智能互联通义实验室-AI交互系统高级架构师-北京/杭州

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。

我们正在招募一位具有系统级思维与AI大模型技术前瞻视野的 资深系统架构师，共同设计与构建下一代 AI 原生操作系统（AI Operating System, AIOS）。AIOS 是为智能计算时代重新定义的系统平台。它不再只是传统操作系统的资源管理者，而是智能体时代的计算基石，通过深度融合 基于大模型的AI 推理、感知、学习与决策能力，让系统能够自我理解、自我优化，并主动协作。您将站在系统软件与人工智能、大模型技术的融合前沿，定义AIOS的核心架构、智能调度体系、AI运行时、AI助手、AI智能体以及人机共生的新一代系统框架。 主要职责： 1. 主导 AIOS 的整体架构设计，包括AI原生系统内核层、系统服务层、AI运行时与智能交互层； 2. 设计并实现 AI原生系统内核（AI-native Kernel），将调度、内存与资源管理与AI智能决策引擎深度融合； 3. 构建 AIOS Runtime，支持端侧模型的高效运行、动态加载、分层缓存、在线推理与自适应资源分配； 4. 设计 智能调度系统（AI Scheduler），实现跨CPU/GPU/NPU/DSP的异构资源智能优化； 5. 构建 AI Memory & Model Management Framework，支持模型快速热加载、压缩与生命周期管理； 6. 推动系统级 智能安全与可信计算机制，确保AI决策链的可解释性与可信度； 7. 与硬件、内核、AI算法、设备驱动与应用生态团队协作，打通跨层架构接口，实现软硬件协同优化； 8. 负责AIOS技术蓝图与架构演进路线规划，推动系统持续演化； 9. 指导高级工程师团队落地架构设计，建立高标准的系统工程文化。

1. 主导面向ToB场景的Android端多模态交互系统架构设计与核心模块开发，包括语音采集/播放、摄像头控制、传感器融合、UI响应、状态管理等。 2. 与AI算法团队紧密协作，高效集成语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、视觉理解（CV）、大语言模型（LLM）等端侧推理模块，优化模型加载、推理调度与资源协同策略。 3. 设计并实现低延迟、高并发的双工对话通道，支持实时打断、动态判停、上下文感知等高级交互能力在端侧的稳定运行。 4. 构建可扩展、可配置的SDK或中间件，支持多行业客户（如车企、手机厂商、IoT设备商）的快速接入与定制化需求。 5. 参与端云协同架构设计，在保障本地交互流畅性的同时，确保数据传输、存储与处理符合GDPR、CCPA、中国《个人信息保护法》等国内外隐私合规要求。 6. 深度集成系统级安全能力，包括应用权限管控、敏感操作审计、安全启动验证、密钥管理及安全OTA升级机制，提升端侧整体安全水位。

1. 具身智能大模型研究与优化 (1) 研究和构建具身智能大模型（Embodied Foundation Models）与机器人大脑。 (2) 探索语言、视觉、动作等多模态融合机制（VLM / VLA / VLA-Agent）。 (3) 优化模型的长时记忆、推理能力与可泛化性。 2. 机器人智能算法研发 (1) 设计和实现机器人多模态感知、导航、操作、交互等核心算法模块。 (2) 推进大模型驱动的机器人任务规划与决策。 (3) 基于模拟器与真实世界数据，进行大规模对齐与强化学习（Sim2Real, RLHF, Imitation Learning）。 3. 系统落地与协同研发 (1) 与硬件与系统团队协作，推动模型算法在真实机器人平台上的部署与性能调优。 (2) 支撑具身智能大模型的云端训练体系、数据闭环与MLOps工程。 (3) 发表高水平论文或申请相关专利，推动业界与学界前沿研究。