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算法工程师(大数据平台设计及开发)-T7

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岗位描述

工作内容
1. 负责车联网大数据AI算法整体规划与技术路线制定,统筹云端大规模训练平台与车端推理引擎的协同架构设计,构建端云结合的算法迭代闭环体系。
2. 主导基于车联网数据的大模型应用开发与落地,包括LLM/VLM在质量问题分析、远程智能诊断、用户行为理解等场景的适配、微调与部署,推进Prompt工程、RAG、端侧推理等关键技术攻关。
3. 设计并落地多模态数据融合的AI算法框架,将车辆传感器、语音、图像、时序数据等进行联合建模,支撑AI智能诊断平台等核心产品的算法能力升级。
4. 负责端侧AI推理能力的规划与建设,推进模型量化、蒸馏、剪枝等轻量化技术路线决策,适配车端异构算力,实现端侧实时推理与云端高精度计算的协同。
5. 建立从数据回流、自动标注、模型训练评测到OTA部署的完整算法工程化体系,制定模型版本管理、效果监控及持续优化的标准规范,保障线上算法服务的高可用与低成本。
6. 跟踪前沿技术发展,主导车联网AI算法的技术预研和创新能力建设,带领团队攻克业务难点,制定技术规范与人才梯队培养计划。

任职条件
1. 学历要求:本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先。
2. 工作经验:8年以上AI算法开发经验,其中5年以上算法架构设计或团队管理经验,主导过大型车联网或物联网场景的AI算法平台、智能应用产品的总体规划与落地,有汽车行业量产项目经验者优先。
3. 其他:
① 精通Python/C++,熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架;对Transformer、多模态大模型(如GPT、LLaMA、CLIP等)有深入调优与落地经验,具备从预训练、微调到端侧部署的全链路架构能力。
② 具备深厚的端云结合算法工程经验,熟悉TensorRT、ONNX Runtime等端侧推理引擎,掌握模型量化、剪枝、知识蒸馏等技术,有车规级芯片或边缘计算设备上带领团队实现量产部署的经验。
③ 熟悉时序分析、图神经网络、强化学习等算法,在驾驶行为分析、预测性维护、智能诊断等至少两个车联网场景中主导过成功落地项目。
④ 熟悉主流云平台AI服务(如阿里云PAI、华为ModelArts、AWS SageMaker等),具备分布式训练架构设计、模型推理优化及MLOps体系搭建的实战经验,能够平衡算法效果与工程成本。
⑤ 具备全面的架构思维和跨团队协同领导力,能够在高压环境下推进复杂算法工程化落地;善于识别和解决系统性技术风险,统筹多方资源达成目标。
⑥ 有端侧大模型部署、车端多模态交互等前沿方向研究与落地成果者优先,在国际顶会或期刊发表过高水平论文或拥有相关核心专利者尤佳。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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