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崗位定位

在自動(dòng)駕駛 開(kāi)發(fā)全鏈路（數(shù)據(jù) → 訓(xùn)練 → 部署 → 運(yùn)維）中，負(fù)責(zé)打造并推廣 AI 工具 與 LLM 應(yīng)用，用可度量的方式持續(xù) 研發(fā)提效、為算法與軟件團(tuán)隊(duì) 提效賦能，同時(shí)共建工具鏈 生態(tài)。

核心職責(zé)

1.AI 工具與 LLM 應(yīng)用研發(fā)

- 結(jié)合多模態(tài)大模型（LLM + 視覺(jué)/語(yǔ)音）設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)標(biāo)注、智能 QA、自動(dòng)評(píng)測(cè)等工具，覆蓋感知、決策、仿真等環(huán)節(jié)。

- 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn) 嵌入式性能分析與優(yōu)化工具：利用 LLM+靜態(tài)/動(dòng)態(tài)分析自動(dòng)識(shí)別車端瓶頸、生成優(yōu)化補(bǔ)丁與度量報(bào)告。

- 構(gòu)建 自動(dòng)單元測(cè)試生成與覆蓋率監(jiān)測(cè) 系統(tǒng)：支持邊緣/云端混合執(zhí)行、2.CI 鏈路無(wú)縫接入。

- 開(kāi)發(fā) 自動(dòng) Code Review (CR) 平臺(tái)：結(jié)合 LLM 檢測(cè)代碼缺陷、風(fēng)格、復(fù)雜度及 MISRA 等規(guī)范違規(guī)，并生成可執(zhí)行修復(fù)建議。

全鏈路效能度量與優(yōu)化

- 建立從數(shù)據(jù)采集到模型上線的 KPIs（時(shí)延、成本、準(zhǔn)確率），量化 研發(fā)提效 效果；持續(xù) A/B 對(duì)照迭代。

3.跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作

- 與數(shù)據(jù)平臺(tái)、CI/CD、DevOps、硬件團(tuán)隊(duì)對(duì)齊接口標(biāo)準(zhǔn)；支持云邊協(xié)同部署，保障車端資源與時(shí)延。 前瞻技術(shù)評(píng)估

- 跟蹤 AI 工具鏈、LLM Agents、AIGC 在自動(dòng)駕駛行業(yè)落地的最新動(dòng)態(tài)，輸出技術(shù)選型與落地報(bào)告。

任職資格

- 本科及以上，計(jì)算機(jī)/人工智能/汽車電子等相關(guān)。本科以上學(xué)歷 - 熟練 Python/C++；有 2 年以上 AI 工具或平臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

- 具備容器化（Docker/K8s）、流式數(shù)據(jù)處理或分布式訓(xùn)練實(shí)際接入經(jīng)驗(yàn)。

- 具備良好需求拆解與溝通能力，能用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

加分項(xiàng) - 自動(dòng)駕駛量產(chǎn)或車端推理優(yōu)化項(xiàng)目經(jīng)歷。

- LLM/Agent相關(guān)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。