智能互联通义实验室-AI交互系统高级架构师-北京/杭州
社招全职5年以上技术类-算法地点：北京 | 杭州状态：招聘
任职要求
1. 计算机、人工智能、自动化或相关专业硕士及以上学历，8年以上AI算法研发经验，5年以上大型系统架构设计经验。 2. 在多模态人机交互领域有扎实积累，精通至少三项核心技术：语音处理（ASR/TTS/NLU）、计算机视觉（人脸/手势/场景理解）、自然语言处理、对话系统、行为建模或个性化推荐。 3. 熟悉端侧AI部署全流程，掌握模型压缩（剪枝/量化/蒸馏）、推理加速（TensorRT、NNAPI、Core ML等）及异构计算优化技术。 4. 具备优秀的系统抽象与工程落地能力，熟练使用C++/Python，熟悉Linux/Android/QNX等嵌入式或移动操…
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工作职责
1. 主导面向ToB行业（如AI手机厂商等）的多模态交互系统整体架构设计，制定可扩展、高性能、低延迟的技术方案。 2. 深度参与客户需求分析，抽象行业共性问题，构建标准化、模块化的交互算法平台，支持多客户、多终端快速适配。 3. 负责核心交互链路的设计与优化，包括但不限于：端云协同语音识别与合成、多轮对话管理、视觉-语言跨模态理解、情境感知建模、用户意图预测与个性化响应。 4. 推动算法在资源受限设备（如手机SoC）上的高效部署，兼顾精度、功耗与实时性。 5. 牵头关键技术攻关，评估并引入大模型（LLM）、多模态基础模型（Multimodal Foundation Models）等前沿技术在交互场景中的应用路径。 6. 协同产品、硬件、OS、云服务及客户工程团队，确保技术方案从概念到量产的高质量交付。 7. 输出面向客户的架构白皮书、技术提案及标杆案例，支撑售前技术交流与生态合作。
包括英文材料
学历+
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
语音识别+
https://developer.nvidia.com/blog/essential-guide-to-automatic-speech-recognition-technology/
Over the past decade, AI-powered speech recognition systems have slowly become part of our everyday lives, from voice search to virtual assistants in contact centers, cars, hospitals, and restaurants.
语音合成+
https://www.ibm.com/think/topics/text-to-speech
Text to speech (TTS) is a type of technology that converts text on a digital interface into natural-sounding audio.
OpenCV+
https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/
At LearnOpenCV we are on a mission to educate the global workforce in computer vision and AI.
https://opencv.org/university/free-opencv-course/
This free OpenCV course will teach you how to manipulate images and videos, and detect objects and faces, among other exciting topics in just about 3 hours.
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
TensorRT+
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/latest/getting-started/quick-start-guide.html
This TensorRT Quick Start Guide is a starting point for developers who want to try out the TensorRT SDK; specifically, it demonstrates how to quickly construct an application to run inference on a TensorRT engine.
Core ML+
[英文] Getting Started
https://apple.github.io/coremltools/docs-guides/source/introductory-quickstart.html
Core ML Tools can convert trained models from other frameworks into an in-memory representation of the Core ML model.
https://developer.apple.com/machine-learning/core-ml/
Core ML is optimized for on-device performance of a broad variety of model types by leveraging Apple silicon and minimizing memory footprint and power consumption.
https://www.youtube.com/watch?v=g3yj9_DHrME
Bring the power of machine learning directly to your apps with Core ML.
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1、负责高德出行场景（驾车，骑行，步行）的大模型应用框架开发，构建高可用、低延迟的分布式系统； 2、负责优化Agent决策引擎、任务调度、多模态数据处理等模块的性能与稳定性； 3、负责搭建Agent与外部系统（如数据库、API、第三方服务）的高效通信机制； 4、负责保障大模型应用系统架构的稳定、高效运行，帮助业务优化性能和改善系统稳定性； 5、负责协调业务资源，与大模型算法和数据源服务等团队协作，保障项目有效落地和需求高效交付。
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