蔚来AI Cabin业务系统功能负责人
任职要求
专业背景： 硕士及以上学历，计算机科学、车辆工程、自动化等相关专业，8年以上智能座舱或车联网领域经验。 技术能力： 精通CAN/LIN总线协议及SOA架构设计，熟悉AI模型边缘端部署（TensorRT、ONNX等）。 具备多模态交互设计经验（如语音+视觉+触觉融合），主导过至少2个量产级智能硬件项目。 商业思维： 熟悉订阅制服务、硬件预埋+OT…
工作职责
工作范围 The scope of work 1. 跨域系统整合与架构设计 2. 主导AI Cabin多系统（座椅/空调/灯光/数字钥匙等）的硬件协议整合与联动逻辑设计，需具备3个以上跨系统协同项目落地经验（如用户身份认证→座椅自适应调节→空调预启动闭环场景）1。 3. 构建端到端系统架构，实现AI算法、传感器数据与机械控制的深度融合。 4. 场景预判与主动服务模型开发 5. 建立核心场景的主动服务框架（如暴雨模式自动关窗+空调除湿+氛围灯警示），结合用户画像数据优化动态响应策略。 6. 基于PMV热舒适模型开发四维联动控制算法（温度/湿度/风速/辐射温度），通过面部状态识别与服装检测实现空调自动调节。 7. 软硬协同开发与AI部署 8. 主导智能硬件从原型设计到量产的全周期开发，要求具备AI模型轻量化部署经验，并建立数据驱动的迭代闭环。 9. 开发座椅空间舒适系统，实现动态支撑与空间干涉预警。 10. 技术商业化与用户体验转化 11. 成功将3项以上技术方案转化为商业增值服务（如座椅功能订阅制、场景模式付费升级），精通成本-体验平衡策略。 12. 协同市场部门制定技术卖点传播策略，推动AI Cabin功能的市场认知与用户付费意愿提升
Position Overview: • TCL Design Innovation Center is seeking a Design Strategist to serve as the BU-PIT interface (Business Unit – Product Innovation Team) for the TCL Intelligent Automotive Solutions (IAS) Business Unit. • This role combines Experience Strategy, CMF Sensibility, and Ecosystem Integration to help define how TCL’s displays, AI Agents, IoT devices, and smart home products come together within Next-Gen Smart Cabin environments. • The strategist will work closely with ID, CMF, and UX designers, as well as product and marketing teams, and external suppliers to shape cohesive experience design directions and concept showcases for our automotive customers. Key Responsibilities: 1) Product & Experience Strategy Alignment: • Translate BU requirements into clear experience strategies and directional frameworks. • Identify innovation opportunities by monitoring industry trends, OEMs, and AI/HMI trends. • Align R&D, Product Planning, Marketing, and Design teams around a unified experience direction. • Provide structured creative briefs, strategic guidance, and evaluative feedback to internal and external partners. • Review renderings, mockups, and CMF plans to ensure alignment with the customer's design language and cabin vision. • Communicate experience intent, visual direction, and integration principles during supplier interactions. • Partner with the marketing and product teams to maintain a unified design tone across all outward-facing materials. 2) Smart Cabin Integration: • Support the definition of experience flows, highlight moments, and scenario concepts for cabin interactions. • Ensure TCL ecosystem products and displays are integrated with strong color, material, and contextual harmony within the interior. • Bridging UX understanding + CMF logic to guide how visual and physical elements support a coherent cockpit experience. • Collaborate with UX designers and supply chain partners to align on experience principles and design intentions. 3) Concept Innovation & Collaboration: • Co-create concept cabin prototypes and innovation showcases with DIC X-Labs. • Shape concept narratives, vision stories, and aesthetic direction for CES/IFA/Auto Shows and internal vision projects. • Convert insights into concept briefs, experience maps, and high-level integration guidelines for stakeholder alignment. 主要职责： 1) 产品与体验策略对齐： • 将事业部的要求转化为清晰的体验策略和方向性框架。 • 通过监测行业趋势、整车厂动态以及AI/人机交互趋势，识别创新机会。 • 协调研发、产品规划、营销和设计团队，围绕统一的体验方向开展工作。 • 向内部和外部合作伙伴提供结构化的创意简报、战略指导和评估反馈。 • 审查效果图、模型和CMF方案，确保其符合客户的设计语言和座舱愿景。 • 在与供应商交流时，清晰传达体验意图、视觉方向和集成原则。 • 与营销和产品团队合作，确保所有对外材料保持统一的设计调性。 2) 智能座舱集成： • 支持定义座舱交互中的体验流程、亮点时刻和场景概念。 • 确保TCL生态系统产品和显示设备在车内集成时，具有强烈的色彩、材料和情境和谐性。 • 融合对用户体验的理解和CMF逻辑，指导视觉和物理元素如何共同支撑连贯的座舱体验。 • 与用户体验设计师和供应链合作伙伴协作，就体验原则和设计意图达成一致。 3) 概念创新与协作： • 与DIC X-Labs共同创建设计概念座舱原型和创新展示项目。 • 为CES/IFA/车展等国际展会及内部愿景项目，构建概念叙事、愿景故事和美学方向。 • 将洞察转化为概念简报、体验地图和高阶集成指南，以获得相关方的认同。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系