AI算法工程师（智能座舱）

岗位职责： 1. 负责 VLM / LLM（多模态与语言大模型）在端侧/车机场景的整体落地与交付，覆盖数据、训练、量化、部署全流程； 2. 参与 数据集构建与优化，完成数据清洗、标注、划分及轻量化适配，支撑模型微调与验证； 3. 负责 端侧模型的轻量化训练与优化，独立实施 PTQ / QAT、剪枝、蒸馏等方案，在精度与性能间取得平衡； 4. 主导 端侧模型部署与推理加速，基于 TensorRT / NCNN / MNN 等框架完成模型转换、推理优化及硬件适配； 5. 深度参与 车机端/NPU/GPU/骁龙等平台适配，解决不同算力与算子限制下的模型落地问题； 6. 分析并解决模型部署中的 算子兼容性、性能瓶颈与稳定性问题，持续优化端侧推理效率； 7. 编写 自动化部署、测试与评测脚本，搭建端侧模型评测体系，并沉淀可复用的技术文档； 8. 配合业务团队将 端侧 LLM / VLM 与 Agent 或多模态交互场景结合，实现实际落地应用（如车载智能问答、边缘视觉理解等）。 岗位要求： 1. 研究生及以上学历，计算机、自动化、电子工程或相关专业； 2. 熟练掌握 Python / PyTorch，具备必要的 C++ 工程能力，能参与端侧性能优化； 3. 熟悉 VLM / LLM 训练与微调流程，具备真实项目级数据处理与训练经验； 4. 深入理解 模型量化与压缩原理，具备 PTQ / QAT、剪枝、蒸馏的实战经验； 5. 熟悉 端侧推理框架与工具链，如 TensorRT、NCNN、MNN、QNN 等至少一到两种； 6. 具备 模型转换、算子适配、端侧推理优化 的完整经验，而非仅停留在 Demo 层； 7. 熟悉 Linux 开发环境，具备脚本化、自动化部署与测试能力； 8. 有 车机端 / 边缘端 AI 项目实战经验，能够独立推进 VLM / LLM 模型从训练到上线； 9. 了解 Agent 构建或多模态交互系统者优先。 加分项： 1. 具有 车机端或智能座舱 AI 项目经验，熟悉端侧数据采集、数据流搭建； 2. 熟悉 高通骁龙平台 / NPU 调度机制，有实际适配与性能调优经验； 3. 熟悉 VLM / LLM 架构演进，对多模态与语言模型端侧化有深入理解； 4. 能主动发现端侧落地问题，具备 工程导向、结果导向 的工作习惯； 5.具备良好的文档沉淀能力、沟通能力和团队协作意识。 ps:目前需要现场面试，欢迎合适的小伙伴投递。