岗位描述： 1、负责音频信号处理算法的原型开发、定点实现、性能验证等，包括但不限于回声消除、语音增强、主动降噪、音效后处理、自动增益控制、麦克风阵列波速成形、空间音频等； 2、负责基于机器学习的音频算法的研究和开发，包括AI语音增强、盲源分离、关键词识别、声纹识别、连续语音识别、自然语言理解等；并根据相关算法需求对神经网络模型进行改进和优化； 3、负责跟踪和研究业界最新技术； 4、进行技术文档编写、专利申请等相关工作。

光学算法方向： 1. 负责光学类算法开发，包括畸变矫正、颜色矫正与补偿、计算光学等。 2. 负责AR creator、3D generato算法开发及调优工作，涉及坐标融合、延时/抖动/视差补偿等，并具备测试验证能力。 3. 牵头Serdes、显示驱动与控制芯片控制算法的开发及调试工作。

1.主导并推动系统集成中的综合性系统性能问题。统筹应用层算法代码优化，识别并解决性能、部署问题； 2.跨团队合作，能够基于算法架构，对支持部门提出具体需求，并协同推进需求落地，确保措施与应用的整体架构和设计保持一致； 3.使用最新的技术和方法优化应用的响应速度和效率； 4.跟踪和分析新兴的算法高性能部署方案、并行计算技术和趋势； 5.编写技术文档，记录性能优化流程和结果。

1、研发多模态大模型算法框架，推动多模态大模型算法在整车运动场景交付中的任务规划、推理决策技术落地。 2、参与整车运动多模态数据集（环境、路面、车身运动、传感器等）的清洗、标注及高效存储方案设计和推进。 3、负责多模态大模型的Post traing训练工作，包含SFT、RL训练以及对齐等面向应用场景的微调训练，提升模型在复杂环境中的泛化能力。 4、建立多模态大模型性能评测体系，设计覆盖准确性、实时性、鲁棒性等维度的评测指标与基准数据集。 5、推进多模态大模型轻量化、端侧部署及推理加速技术，优化多模态大模型在平台上的运行效率。

1. 负责各类多模态大模型的预训练，微调和部署，并应用于实际业务中； 2. 探索知识增强技术，通过个人数据提升个性化模型的语言理解和生成能力； 3. 融合多模态数据，攻关具备自主观察环境和推断用户需求的意图决策大模型； 4. 搭建基于端侧VLM的屏幕理解能力，实现具备泛场景能力的GUI Agent； 5. 探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合。并撰写相关论文，专利。

1. 负责进行机器人场景下视觉感知&&具身智能算法研究，包括不限于视觉/语言多模态大模型、BEV/Occupancy环视感知、NeRF重建、AIGC、物体6DoF姿态估计、细粒度语义分割、3D点云检测/分割、2D/3D目标跟踪等； 2. 负责相关算法的工程化落地，并完成在机器人等硬件平台下的模型优化与部署； 3. 对学界及业界前研技术的持续跟进，不断优化现有感知算法方案。

1. 负责预训练AI大模型的研发，微调和部署，包括功能实现，性能优化，和部署应用等； 2. 负责各类多模态大模型的预训练，微调和部署，并应用于实际业务中。 3. 探索个人助手、搜索规划与推荐等领域的通用模型方案以及和传统方案的结合； 4. 参与搭建系统级AI大模型开发平台，提供prompt及lora定制能力； 5. 探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合，并撰写相关论文，专利。

1、负责代码智能体（Coding Agent）系统全流程研发：数据构建（代码语料清洗、代码/对话/工具轨迹标注）、预训练/持续预训练、指令微调（SFT）与后训练（DPO/ORPO/RLHF/RLAIF），在 HumanEval、MBPP、SWE-bench、RepoBench 等基准及业务集上达成目标。 2、基于主流 Agents 框架（LangChain、AutoGen、Agno 等）搭建具备规划、工具调用、记忆与多步推理能力的多代理系统，落地代码生成、调试与单测生成、仓库级理解、自动修复、PR 评审与CI修复等核心场景。 3、以 MCP（Model Context Protocol）为核心构建工具生态：设计与实现 MCP servers/tools，标准化接入代码搜索、编译/运行、CI/CD、Issue/PR、知识库与内部服务；支持安全沙箱执行与资源隔离，提升可观测与可维护性。 4、设计并优化 ReAct/Plan-Act/Tree-of-Thought 等推理策略及函数调用，结合 RAG（向量/符号/结构化检索与代码图）实现大规模代码库检索增强，支持跨文件、跨仓库的复杂问题求解。

1. 从事多模态大模型、计算机视觉等相关领域的算法研发。 2. 支持汽车制造领域的多模态算法研发，包括数字/图像结合、立体视觉等。