蔚来校招-AI系统优化研究员/工程师（AI system optimization reseracher/engineer）

岗位简介 数字系统负责整车EE架构设计、整车操作系统SkyOS、SOA架构及中间件、车云协同等硬核技术。 我们希望引入AI方向的博士人才，将前沿人工智能技术与整车数字系统深度融合，实现更安全、更智能、更高效的车辆体验。 岗位职责 AI 技术落地与优化 - 车规级SoC上进行AI模型部署、推理优化和性能调优（包括低功耗优化、量化、剪枝等）。 - 针对操作系统和中间件层优化AI推理引擎，提升实时性与稳定性。 车控与SOA场景智能化 - 将AI技术应用于车控系统、车身控制等业务场景。 - 参与SOA架构下的智能服务开发与算法组件封装。 车云协同与数据智能 - 设计并优化车云通信协议和数据处理链路，提升数据传输效率与安全性。 - 参与车端数据上云后的智能分析与挖掘（如故障预测、驾驶行为分析、能耗优化等）。 跨团队协作与技术前瞻研究 - 与操作系统、中间件、车云互联等团队紧密配合，推动AI技术在整车控制链路中的应用。 - 跟踪AI与汽车电子领域的最新技术趋势，开展前沿技术验证与落地。

1.研发业界一流物理AI系统，包括不限于模仿学习， 强化学习， vla， vlm等训练系统与算法架构； 2.参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用； 3.设计和实现机器学习模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。

1. 探索研究多模态理解、生成式AI、机器学习、强化学习、AIGC、计算机视觉、人工智能等前沿技术； 2. 探索大规模/超大规模多模态理解与生成交织的基础模型，并进行极致系统优化；数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化；提升数据合成、Scalable Oversight、模型推理、规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升大模型能力； 3. 探索突破包括而不限于多模态RAG，视觉COT与Agent等在内的多模态模型、世界模型进阶能力，构建GUI/游戏等虚拟世界的通用多模态Agent； 4. 利用预训练、仿真等技术对虚拟/现实世界的各类环境进行建模，提供多模态交互探索的基本能力，推动应用落地，研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品。

* 医药业务数据洞察与分析 负责收集、清洗医药领域核心业务数据（如药品销售数据、临床实验数据、供应链流转数据等），运用统计学方法与业务分析模型，挖掘数据背后的业务规律，形成多维度分析报告（如市场需求趋势、产品销售表现、临床效果反馈等），为企业AI产品研发、医药行业解决方案输出提供数据支撑。 * AI 技术在医药业务中的落地应用 结合医药行业特性与业务痛点，探索 AI 技术（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）在医药场景的应用方向，例如参与 AI 辅助药物研发数据建模、智能病历分析系统优化、药品销售预测 AI 模型迭代等项目；协同技术团队梳理业务需求，将业务逻辑转化为可落地的 AI 技术方案，并跟踪项目上线后的效果，持续优化迭代。 * 跨部门业务协同与需求对接 作为客户与产品、解决方案、交付等的桥梁，主动对接客户，精准理解其业务需求与痛点，将需求转化为清晰的业务分析目标与技术实现路径；定期组织需求沟通会议，同步分析进展与成果，确保各方对业务分析结论与 AI 应用方案达成共识，推动项目高效落地。 * 项目管理及需求管理 协同项目经理做好客户项目管理，需求管理，保障客户项目按质按量交付