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1、精准洞察用户行为与使用情境，设计高效自然的交互流程，涵盖多轮对话管理、情绪感知及场景自适应服务； 2、主导智能座舱环境下多模态大模型的算法架构设计与技术选型，覆盖语音识别、视觉理解、用户画像与推荐等应用方向； 3、搭建面向车载环境的专业数据集，制定数据增强与清洗机制，保障模型训练质量与持续迭代能力； 4、持续优化RAG系统架构，整合向量检索、ES搜索与图数据库查询策略，强化语义解析与知识关联水平； 5、研发基于大模型的多样化智能代理，提升特定场景下的响应精度与运行效率，并实现多智能体协同联动； 6、关注大模型在云端与车端的部署实践，改进模型轻量化结构，确保低延迟、高可靠运行，紧跟前沿技术发展，提出创新性方案并推进原型验证。 职位要求 1、计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历，具备5年以上AI算法研发经历，其中至少3年专注于智能座舱领域； 2、精通多模态与语言大模型核心技术原理，理解不同模型结构特性、位置编码机制及并行训练方法； 3、熟练掌握深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），了解大模型调优技术如LoRA、P-Tuning及分布式训练方案； 4、曾主导智能座舱大模型实际落地项目，完整参与算法设计、数据体系建设及工程化部署全过程； 5、具备语音交互、视觉识别或个性化推荐系统开发背景，熟悉车载数据特征与数据安全合规要求； 6、具备出色的分析解决问题能力与技术文档编写能力，可独立完成复杂算法流程的拆解与性能优化。

1.从事AI语音增强领域NS/AEC/AGC/VAD/bf等相关技术的研究 2.承担语音增强方向深度学习的探索工作，涵盖但不限于语音降噪、语音分离、语音增强等算法的研究与实现 3.开展前沿技术的预研及复现工作 4.熟练掌握matlab、python、shell等脚本语言

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