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智能座舱AI算法开发工程师-德语方向
智能座舱AI算法开发工程师-德语方向
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai算法
Nlp
Tensorrt
多模态融合
智能座舱
模型量化
端侧部署
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂核心研发岗、前沿AI技术栈、高成长潜力、WLB待确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
与AI算法中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 340 个在招 · 其中AI算法 4 个
市场机会
选择面较广
上海 · AI算法 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于联想汽车智能化研发团队，核心负责智能座舱多模态Agent算法设计与落地、舱驾融合场景的端侧AI技术攻关及新型交互技术探索
需具备扎实的机器学习/NLP/CV功底，精通C++/Python，并有模型量化、剪枝等端侧部署优化经验，能够打通从算法设计到车规量产的全链路开发
最低要求
基础要求：本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、自动化、电子信息、数学、人工智能等相关专业
年及以上AI算法开发、端侧智能工程、智能交互系统或相关领域开发经验（互联网AI、消费电子、智能终端、机器人等领域背景均可）
德语可以作为工作语言
专业能力：
(1) 算法基础：扎实的机器学习、深度学习理论功底，熟悉NLP、CV、多模态融合、智能体（Agent）等领域主流算法与技术方案，具备独立设计业务算法并落地的能力
(2) 工程开发：精通C/C++、Python编程语言，代码规范良好，具备复杂系统的工程化开发与问题排查能力
(3) 端侧AI能力：熟悉至少一种端侧推理框架（TensorRT/ONNX Runtime/NCNN/MNN等），有模型量化、剪枝、蒸馏等轻量化优化与端侧部署落地经验
(3) 系统认知：熟悉Linux/Android/嵌入式系统至少一种开发环境，理解端侧AI应用的算力、内存、功耗约束与优化思路
软技能：
(1) 具备较强的问题分析与攻坚能力，能够独立解决复杂技术问题
(2) 良好的跨部门沟通协作能力，具备项目推进意识与结果导向思维
(3) 对汽车智能化、端侧AI、智能交互有浓厚兴趣，持续跟踪前沿技术发展
工作职责
智能座舱 Agent 算法开发
(1) 负责座舱多模态智能 Agent 的算法架构设计与核心能力开发，涵盖自然语言理解、对话管理、场景意图识别、用户画像与知识图谱构建等，实现主动式、场景化的智能服务
(2) 主导 Agent 的任务调度、多轮交互、上下文理解等核心逻辑的算法优化，提升交互自然度与任务完成率
舱驾融合 AI 技术落地
(1) 设计舱驾融合场景下的跨域 AI 算法方案，打通座舱域与驾驶域的数据通路与能力协同，覆盖驾驶员状态感知与座舱服务联动、自动泊车 / 领航场景的座舱交互适配、跨域场景决策融合等方向
(2) 联合跨域团队完成舱驾融合功能的需求定义、算法验证与量产集成，保障跨域功能的稳定性与实时性
端侧 AI 工程化与性能优化
(1) 负责大模型与 AI 算法的端侧轻量化改造，针对高算力异构芯片完成模型量化、剪枝、蒸馏等压缩优化，满足端侧场景的算力、功耗与内存约束
(2) 基于 TensorRT/ONNX Runtime/NCNN 等端侧推理框架进行推理加速与性能调优，保障 AI 功能的实时性要求
新型交互技术预研与落地
(1) 探索下一代人机交互技术，包括多模态融合交互（语音 / 视觉 / 手势 / 眼动 / 触觉）、空间交互、无感主动交互、AR 联动交互等方向
(2) 完成新型交互技术的原型验证、效果评估与量产转化，打造差异化的智能交互体验
技术沉淀与项目协同
(1) 跟踪前沿 AI 技术与行业动态，开展技术预研与专利布局，沉淀团队技术资产
(2) 与产品、硬件、测试、整车等跨部门团队协同，推进 AI 功能从需求到量产的全流程落地，解决开发中的核心技术问题
优先资格
有智能座舱、车载AI、舱驾融合功能的量产或项目经验
熟悉高通SA8系列、英伟达Orin/Thor、地平线J系列等车规级芯片的AI开发工具链
有端侧大模型部署、智能Agent架构设计与商业化落地经验
了解车规级软件开发流程与标准（ASPICE、ISO 26262、AutoSAR等）
有空间计算、眼动追踪、3D交互、AR-HUD联动等新型交互技术的预研或落地经验
有AI领域顶会/顶刊论文、发明专利或知名开源项目贡献
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台大，资源充足，能接触前沿的车载AI和端侧大模型技术
- 端侧部署对算力和功耗限制严格，算法优化难度大
- 需跨部门协同，沟通成本高
缺点 / 挑战
- 适合有深厚AI算法功底，且对端侧工程化落地有热情，愿意挑战新技术的资深工程师
角色解读
- 可向智能座舱首席算法专家、端侧AI技术负责人或汽车智能化整体解决方案架构师方向发展
- 负责智能座舱多模态Agent的算法架构设计与核心能力开发，包括NLP、对话管理等
- 扎实的机器学习/深度学习理论，精通C++/Python，熟悉端侧推理框架及模型轻量化技术
申请策略
- 强调跨领域背景（如互联网AI转车载）的迁移能力，以及对汽车智能化行业的理解和热情
- 突出展示在NLP、多模态或Agent领域的具体项目成果，特别是模型量化、剪枝等端侧优化经验
- 加强对TensorRT、ONNX Runtime等端侧推理框架的深度掌握，了解车规级芯片（如高通、英伟达）的开发工具链
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型的理由、遇到的具体瓶颈及解决方案、最终的性能指标提升
- 请介绍一个你负责的端侧AI模型轻量化优化的案例，遇到了哪些挑战？
- 在多模态Agent设计中，如何处理上下文理解和多轮交互的复杂性？
- 如何平衡端侧AI模型的精度与实时性、功耗之间的关系？
- 复习深度学习基础理论，准备1-2个详细的端侧部署优化案例，了解当前智能座舱的主流技术趋势和竞品动态
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，对于资深技术人员而言，薪资水平处于行业中上。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿的智能座舱AI、端侧大模型和多模态交互技术，技术栈先进，且公司支持技术预研和专利布局，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、NLP、CV、多模态融合、TensorRT、模型量化、端侧AI、C++、Python
成长机会技术预研、专利布局、沉淀团队技术资产
业务类型profit_center
工作生活
60中等
作为大型科技企业，工作节奏可能较快，但JD未明确提及加班情况或弹性工作制，需进一步确认。端侧AI研发通常需要较高的专注度和项目压力。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于提升智能座舱体验和推动汽车智能化发展，具有明确的技术创新导向和行业应用价值，能满足技术人员的成就感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号打造行业领先的座舱智能体验、探索下一代车载新型交互技术
创新程度积极采用新技术
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