1. 具备 AI 模型基础和工程落地能力 熟悉 Python 和 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架，理解目标检测、语义分割、轨迹预测、多模态模型或大模型等至少一种 AI 模型的基本原理，了解模型训练、评估、部署和迭代流程。 2. 具备 Agent 或智能系统理解能力 理解智能体 Agent 的基本工作方式，了解任务规划、工具调用、多模态交互、决策链路或多 Agent 协同中的至少一个方向，对 Agent 行为异常、目标冲突和安全边界问题有兴趣。 3. 具备 AI 安全评估和异常分析能力 理解模型置信度、OOD 检测、不确定性评估、鲁棒性测试、异常输入检测、可解释性分析等 AI 安全相关概念，能够围绕模型和 Agent 失效模式设计测试方法、评价指标和分析流程。 4. 具备软件开发和数据与仿真分析能力 熟悉 Python，具备一定 C/C++、Linux 或嵌入式系统基础，能够完成数据处理、自动化测试、工具开发和实验分析；了解 ONNX Runtime、TensorRT、模型服务化、车载软件或仿真测试经验者优先。