1.在机器学习领域具备扎实的理论基础和丰富的实践经验，深入理解深度学习、Transformer、多模态学习等主流技术路线，并具备核心模型设计、改进及训练经验。 2.具备大型机器学习项目研发与落地经验，能够主导从数据构建、模型训练、评估验证到产品部署的完整研发流程。 3.熟悉目标检测、分割、跟踪、视觉理解、多模态大模型等相关技术，并具备复杂场景下模型优化与工程化落地经验。 4.具备自动驾驶、机器人或具身智能领域核心算法研发经验，能够针对业务场景设计并推动感知、理解或决策模型持续演进。 5.具备机器学习长尾问题分析与解决能力，能够建立数据闭环、模型迭代及效果评估体系，持续提升模型性能与产品指标。 6.具备海量数据处理经验，熟悉数据挖掘、数据清洗、样本分析、自动标注及训练数据生产流程，能够构建高质量数据引擎。 7.具备技术攻关能力，能够针对行业关键技术难题制定解决方案，推动核心算法突破并形成技术壁垒。 8.具备机器学习技术路线规划能力，能够结合业务需求制定中长期算法发展方向，并推动技术成果转化与落地。 9.具备机器学习团队管理经验，能够负责团队建设、人才培养、技术评审及研发流程优化，带领团队完成关键项目交付。 10.具备跨团队协作能力，能够推动算法、软件、硬件及产品团队协同工作，实现算法能力向产品价值转化。 11.熟练使用Python及PyTorch等深度学习框架，具备大规模分布式训练及高性能推理优化经验。 12.具备BEV, OCC, VLM（Vision-Language Model）、VLA（Vision-Language-Action）、具身智能或生成式AI相关研发经验者优先。 13.具备机器人、自动驾驶、智能驾驶辅助系统或具身智能行业经验者优先。 14. 具备带领团队完成核心技术攻关及重大项目交付经验，能够在技术方向不明确或资源受限条件下推动项目取得突破性成果。 【2026-10 补充侧重】 1.具备BEV、OCC等3D感知模型的研发与量产落地经验，能够制定BEV/OCC技术路线； 2.具备共享主干+多任务头架构设计及多任务训练、版本发布体系建设经验； 3.能够统筹模型、真值数据、量化部署及感知接入的跨组技术方案。 任职要求： 1.计算机、人工智能、机器人学、自动化等相关专业硕士及以上学历，博士优先； 2.5年以上大模型/具身智能算法研发经验，2年及以上团队管理经验;有机器人、自动驾驶、AloT领域大模型落地经验优先； 3.精通LLM、VLM、VLA预训练与微调、多模态融合、视觉语义理解、强化学习等技术; 4.具备优秀的技术视野、跨部门沟通能力与抗压能力，结果导向，能够带领团队攻克技术难题。