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职位描述 1、聚焦汽车行业的AI应用场景，深入挖掘并理解业务需求，提供覆盖全栈的AI/大模型技术服务，推动AI与大模型在汽车领域的实际价值实现。服务涵盖AI基础算力支持、智能驾驶模型训练与调优、AI/大模型的训练与推理性能优化、场景化Agent方案落地等关键环节。 2、主导构建面向汽车行业的AI/大模型全栈技术服务体系，围绕AI算力资源、AI平台能力、模型训练优化、推理部署及智能Agent解决方案等模块，打造标准化的服务能力与工具链，助力AI技术方案在汽车行业的大规模推广应用。 3、持续跟进AI领域前沿技术动态，开展技术研究与验证，积极探索并推动先进AI技术在汽车业务场景中的高效落地与实践应用。 职位要求 1、计算机相关专业硕士及以上学历，具备5年以上AI方向工作经验；掌握扎实的AI算法理论基础，熟悉主流机器学习、深度学习方法及Transformer等典型网络结构，熟练使用TensorFlow、PyTorch等框架，在NLP、CV、搜索推荐等至少一个领域具备独立完成算法研发与端到端落地的能力。 2、了解Llama、Qwen等主流大模型架构，具备语料处理、知识检索、大模型微调、推理加速及效果评估等相关实践经验，熟悉llamaindex、langchain、dify等常见大模型应用开发框架，有行业级大模型落地项目经验者优先；具备AI算力服务或底层硬件协同优化经验者更佳。 3、对汽车领域中AI应用具有一定的业务洞察与抽象能力，能够设计并推动AI解决方案的实施落地，曾作为核心成员参与2B/2G类大型AI项目，完整经历从业务分析、算法设计到系统实施的全过程，具备AI能力规模化部署经验者优先。 4、具备良好的协作精神、自主学习能力和技术创新意识，对AI/大模型的技术转化与实际应用有强烈兴趣。 工作地点 南京/杭州/北京

岗位职责：参与旋转机械测试与分析功能的设计开发 任职要求： 1. 硕士及以上学历，研究方向涉及旋转机械、转子动力学等相关领域； 2. 具备较强的编程能力与规范的编码习惯，精通至少一种编程语言（如matlab、python、C/C++）； 3. 掌握信号处理相关理论基础； 4. 具有良好的沟通表达能力、学习能力和团队合作精神，工作认真投入； 5. 在旋转机械测试分析方向（包括转速识别、阶次分析、扭振分析、故障诊断等）有深入研究或实际项目经验者优先。

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负责深度学习模型（如Transformer、ResNet、GAN等）的开发、调优与性能优化，解决计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等领域中的复杂技术难题，支撑业务场景的实际落地。 设计高效的分布式训练架构，提升大规模数据训练过程中的资源利用效率与收敛速度，掌握TensorFlow/PyTorch多机多卡训练方法。 推进模型压缩与量化技术（如知识蒸馏、剪枝、量化感知训练）在实际项目中的应用，保障模型在边缘设备或低算力环境下的高效部署。 结合企业战略发展方向，参与前沿技术预研与创新工作，撰写技术专利或顶级会议论文（如NeurIPS、CVPR），增强团队的技术竞争力。

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