智能互联通义实验室-技术工程与解决方案资深专家-具身智能与机器人方向

1.技术与系统架构：负责具身智能与机器人系统的整体架构设计，并主导机器人平台化（硬件模块、控制栈、感知栈）与大模型平台化（数据、训练、推理）的统一设计。 2.具身智能大模型工程：建设数据体系，协同科研模型算法团队推进具身大模型训练，协同、调用云平台搭建面向具身场景的大规模训练与分布式基础设施。 3.端侧模型推理部署：负责将具身智能模型在机器人端侧部署，并结合机器人计算资源进行软硬件协同优化。 4.机器人系统落地与工程交付：主导机器人在各类场景的落地与项目交付；负责从需求拆解、系统集成、工程实现、测试验证到交付运营的全流程工程管理；协调与供应链、ODM/OEM、硬件厂商的技术对接，以及机器人产业上下游的合作。 5.团队管理与跨部门协作：管理多学科工程团队，建立工程和研发流程（CI/CD、QA、仿真体系、回归测试、可靠性验证），并与产品、科研、算法、行业解决方案和 BD 团队紧密协作推进关键项目落地。

1. 构建端到端的数据与MLOps基础设施，支撑语音、图像、文本、传感器等多模态数据的大规模处理及模型的后训练、评估与部署。 2. 设计自动化数据管线，实现多模态数据的收集、清洗、标注、版本管理、质量监控及隐私合规处理。 3. 主导MLOps核心能力建设，包括实验跟踪、特征管理、训练调度、A/B测试、模型版本控制、灰度发布与在线监控。 4. 搭建覆盖模型能力（如ASR准确率、NLU F1、LLM任务完成率）、系统性能（延迟、资源占用）和用户体验（上下文连贯性、任务成功率）的自动化评测体系。 5. 推动AI驱动的测试创新，探索基于大模型的测试用例自动生成、用户行为模拟、对抗测试等前沿方法。

1. 作为技术负责人，制定并推动多模态交互系统的端云整体工程架构演进路线，覆盖端侧推理、客户端集成、云端服务及协同策略。 2. 主导端侧AI推理框架的设计与优化，包括模型加载、算子加速、内存管理、功耗控制、异构计算（CPU/GPU/NPU）调度等，确保大模型在资源受限设备上的高效运行。 3. 负责Android客户端核心交互模块的架构设计与开发，包括多模态输入采集、实时通信、状态管理、离在线切换、异常恢复等关键能力。 4. 设计高并发、低延迟、可扩展的云端推理服务架构，支持语音识别、大模型生成、多模态融合等服务的弹性部署与动态扩缩容。 5. 构建端云协同机制，实现任务卸载、上下文同步、模型热更新、A/B测试等能力，提升系统整体鲁棒性与迭代效率。 6. 带领应用工程团队，负责关键技术方案评审、核心模块编码、性能压测、线上稳定性保障及团队技术能力建设。 7. 与算法、产品、芯片、测试及客户解决方案团队紧密协作，推动系统从原型验证到规模化商用落地。

1、稳定性保障与体系建设：负责大模型服务平台及人工智能产品的稳定性保障工作，通过指标建设、预案设计、容量规划、监控完善、建立SOP等手段提升业务可用性与可靠性； 2、高并发流量治理：主导大规模分布式系统及高并发场景下的流量治理方案设计与实施，包括弹性扩缩容以及熔断、限流、降级等容灾策略，确保业务连续性与鲁棒性； 3、新环境部署：在新环境上进行一整套推理系统及其上下游依赖的部署和运维，负责日常模型的上架、性能监测、中间件和底层基建性能监测等。 4、Oncall与应急响应：参与OnCall值班，快速定位并解决生产环境故障，主导重大事件应急响应与复盘；建立故障快速恢复机制，推动根因分析及长效改进措施落地。 5、运维自动化：优化现有部署、监控及维护流程，推动运维自动化与平台化建设，提升研发效率与系统可观测性。负责监控/日志/网络/存储等原生基础设施的保障和工具开发。