职位描述： 1、研究并落地大模型轻量化技术，包括量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等，适配车载SoC（如Orin、Thor等）的推理性能与显存约束； 2、探索端侧推理引擎（TensorRT / ONNX Runtime / Triton等）的优化方案，提升车端推理吞吐与首Token延迟； 3、参与构建高质量训练数据集，涵盖真实道路场景数据、合成数据增强等方向； 4、跟踪前沿大模型研究进展，评估并复现关键算法，形成技术沉淀与专利产出； 5、与座舱和算法团队协作，推动大模型能力在具体业务场景中的验证与落地。 任职资格： 1、博士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、电子信息、应用数学等相关专业； 2、扎实的数学基础（线性代数、概率统计、最优化），熟悉机器学习与深度学习核心理论； 3、熟练使用 PyTorch，有实际的模型训练与调试经验者优先； 4、了解主流大语言模型或多模态大模型的架构，有预训练/SFT/RLHF经验者优先； 5、熟练掌握 Python，具备良好的代码规范与工程习惯；有 C++ 经验者优先； 6、了解模型推理优化的基本原理； 7、在顶会/顶刊发表论文（CVPR / ICCV / NeurIPS / ICML / ICLR / ACL等），或在Kaggle等竞赛中获得优异成绩； 8、有主流开源大模型社区贡献记录（代码PR、数据集、模型权重等）； 9、有自动驾驶或智能座舱相关项目经验； 10、有推理框架使用或优化经验。