成都·武侯区
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工作职责
1.设计并实现座舱记忆系统
架构设计：为智能座舱设计多层级的记忆架构，整合短期（当前会话上下文）、长期（用户习惯、跨会话信息）与语境记忆（车辆状态、环境信息）。建立车规级的外部记忆存储（如向量数据库）与检索机制
机制开发：开发记忆的高效检索、智能压缩、动态更新与冲突解决机制（例如，当用户喜好改变时，能更新旧记忆）
数据管理：构建座舱场景下的记忆数据采集、清洗、评估流程，持续提升记忆数据的质量
2.深度上下文理解与工程优化
核心优化：基于对座舱交互场景的深度理解，优化核心提示语（Prompt） 与上下文编排策略，使模型在有限的上下文窗口内做出最准确、个性化的响应。
知识增强：结合检索增强生成（RAG）、知识图谱等技术，为模型动态注入行车手册、服务目录等外部知识，确保回答的准确性
3.驱动座舱智能体场景落地
场景挖掘：深入座舱具体场景（如连续多轮导航对话、根据用户日程主动提醒、跨应用的任务执行等），将记忆与上下文能力转化为实际的个性化服务与场景连贯体验
智能体开发：基于记忆系统，设计并开发座舱内的多智能体（Multi-Agent），实现复杂任务（如规划行程并预订服务）的协同处理
4.负责模型优化与车端部署
模型优化：应用监督微调（SFT）、强化学习（如RLHF）等对齐技术，优化模型的记忆与决策行为
效率部署：精通模型蒸馏、量化等优化技术，将大模型能力适配至车机芯片的有限算力与功耗约束下，并负责或协同完成车规级模型的部署与性能调优
工作要求
1.国内大学统招本科及以上学历，或已取得教育部留学服务中心认证的“学历学位认证书”的本科及以上学历留学生
2.具备2年以上相关工作经验，在记忆增强LLM、长期依赖建模、智能体（Agent）系统等领域有实际项目经验或研究成果。有智能座舱、对话系统、多模态交互项目经验者优先
3.精通记忆与上下文技术：深入理解Transformer-XL、Memorizing Transformers、RAG、长上下文处理等前沿方案
掌握大模型全流程：熟悉大语言模型的预训练、精调（SFT）、对齐（RLHF/DPO） 及强化学习（PPO等）框架
具备扎实工程能力：熟练掌握Python和PyTorch/TensorFlow框架。具备优秀的实验设计、数据分析与问题解决能力
了解车载与部署约束：对车规级硬件、端侧模型部署（模型压缩、推理加速）有基本认知或经验者优先
4.具备强烈的产品思维，能将技术转化为用户体验
5.拥有出色的沟通协作能力，能与产品、车端软件、硬件团队紧密合作，对技术有热情，具备优秀的学习能力和创新思维
6.国内高校毕业生大学英语四级(CET-4 425分)及以上或托福成绩80分及以上、雅思成绩6.0分及以上，海外高校毕业生须达到同等水平，较好的英语或德语读写能力，能够进行日常对话
1.设计并实现座舱记忆系统
架构设计：为智能座舱设计多层级的记忆架构，整合短期（当前会话上下文）、长期（用户习惯、跨会话信息）与语境记忆（车辆状态、环境信息）。建立车规级的外部记忆存储（如向量数据库）与检索机制
机制开发：开发记忆的高效检索、智能压缩、动态更新与冲突解决机制（例如，当用户喜好改变时，能更新旧记忆）
数据管理：构建座舱场景下的记忆数据采集、清洗、评估流程，持续提升记忆数据的质量
2.深度上下文理解与工程优化
核心优化：基于对座舱交互场景的深度理解，优化核心提示语（Prompt） 与上下文编排策略，使模型在有限的上下文窗口内做出最准确、个性化的响应。
知识增强：结合检索增强生成（RAG）、知识图谱等技术，为模型动态注入行车手册、服务目录等外部知识，确保回答的准确性
3.驱动座舱智能体场景落地
场景挖掘：深入座舱具体场景（如连续多轮导航对话、根据用户日程主动提醒、跨应用的任务执行等），将记忆与上下文能力转化为实际的个性化服务与场景连贯体验
智能体开发：基于记忆系统，设计并开发座舱内的多智能体（Multi-Agent），实现复杂任务（如规划行程并预订服务）的协同处理
4.负责模型优化与车端部署
模型优化：应用监督微调（SFT）、强化学习（如RLHF）等对齐技术，优化模型的记忆与决策行为
效率部署：精通模型蒸馏、量化等优化技术，将大模型能力适配至车机芯片的有限算力与功耗约束下，并负责或协同完成车规级模型的部署与性能调优
工作要求
1.国内大学统招本科及以上学历，或已取得教育部留学服务中心认证的“学历学位认证书”的本科及以上学历留学生
2.具备2年以上相关工作经验，在记忆增强LLM、长期依赖建模、智能体（Agent）系统等领域有实际项目经验或研究成果。有智能座舱、对话系统、多模态交互项目经验者优先
3.精通记忆与上下文技术：深入理解Transformer-XL、Memorizing Transformers、RAG、长上下文处理等前沿方案
掌握大模型全流程：熟悉大语言模型的预训练、精调（SFT）、对齐（RLHF/DPO） 及强化学习（PPO等）框架
具备扎实工程能力：熟练掌握Python和PyTorch/TensorFlow框架。具备优秀的实验设计、数据分析与问题解决能力
了解车载与部署约束：对车规级硬件、端侧模型部署（模型压缩、推理加速）有基本认知或经验者优先
4.具备强烈的产品思维，能将技术转化为用户体验
5.拥有出色的沟通协作能力，能与产品、车端软件、硬件团队紧密合作，对技术有热情，具备优秀的学习能力和创新思维
6.国内高校毕业生大学英语四级(CET-4 425分)及以上或托福成绩80分及以上、雅思成绩6.0分及以上，海外高校毕业生须达到同等水平，较好的英语或德语读写能力，能够进行日常对话
2026-02-03 15:48
IP属地：辽宁
职位福利
本科3-5年多模态交互Agent大模型
沈阳新思维人力资源管理咨询有限公司
工作地址
鱼泡安全保障
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