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我们致力于构建能够理解用户、车辆与环境状态，并主动提供智能体验的整车系统。 你将参与智能场景从需求定义、系统设计、软件实现到仿真验证、数据迭代的完整开发过程。工作以产品和项目落地为主，同时面向关键技术问题开展技术攻关。我们会结合个人能力，在系统设计、软件开发、算法应用或仿真验证等方向有所侧重。 场景定义与功能设计 - 洞察真实用车需求，识别高价值场景，定义体验目标和功能边界。 - 将场景转化为系统状态、行为逻辑、触发条件、约束条件和验收标准。 - 参与功能原型及软件逻辑开发，推动方案从概念设计走向产品落地。 - 结合测试数据和用户反馈，持续优化功能逻辑与体验效果。 系统能力设计 - 分析场景所需的车辆能力，参与系统边界、能力接口、状态模型及协同机制设计。 - 面向跨系统场景，组织车辆感知、执行和控制能力，形成完整解决方案。 - 处理不同系统之间的状态冲突、时序关系、安全约束和资源限制。 - 推动系统能力标准化、服务化和复用，降低不同项目的重复开发成本。 感知理解与智能决策 - 综合利用舱内外视觉、语音、人员状态、车辆运行状态及外部环境等信息，建立人—车—环境的统一场景认知。 - 参与目标与状态识别、用户意图理解、行为预测、异常检测等算法或规则开发。 - 研究场景演化和系统决策方法，在安全、舒适、能耗和实时性等约束下，生成合理的系统行为。 - 根据项目需要，验证多模态学习、时序建模、智能决策等技术，并推动有效方案进入产品开发。 软件开发与仿真验证 - 使用模型或代码构建功能原型、可执行设计和验证工具。 - 参与功能逻辑、算法模块、数据处理及自动化测试工具开发。 - 建立模型在环、软件在环或硬件在环验证方案，覆盖正常、边界和异常场景。 - 基于仿真、测试及实车数据定位问题，形成“定义—设计—实现—验证—优化”的开发闭环。
学历与专业 - 2027届本科及以上学历，硕士、博士优先。 - 计算机、人工智能、自动化、控制科学、机器人、电子信息、车辆工程、软件工程等相关专业。 编程与工程基础 - 熟练使用Python，掌握C/C++，能够独立完成算法模块、功能软件或工程工具开发。 - 具备扎实的数据结构、算法、操作系统和计算机网络基础。 - 熟悉Linux开发环境，能够开展代码调试、日志分析和性能问题定位。 - 熟悉Git，具备良好的编码规范、软件测试和版本管理意识。 系统设计基础 - 掌握状态机、时序逻辑、接口设计或系统建模中的一种或多种方法。 - 能够将复杂场景拆解为清晰的状态、行为、约束和系统交互关系。 - 了解嵌入式系统、实时系统、通信协议或分布式系统基本原理。 - 对异常处理、降级策略、安全约束和系统边界具备基本认识。 算法与数据基础 具备以下一个或多个方向的技术基础： - 计算机视觉、语音处理、目标检测、人体姿态或行为识别； - 多模态学习、时序建模、Transformer或图模型； - 机器学习、深度学习、强化学习或优化算法； - 控制理论、决策规划、状态估计或异常检测； - 数据处理、特征分析、模型评估及结果可视化。 能够使用一种主流深度学习框架完成模型训练、评估和推理者优先。 仿真与验证基础 - 能够使用Python、MATLAB/Simulink、ROS等环境中的一种开展建模、仿真或数据分析。 - 理解单元测试、集成测试、自动化测试和场景覆盖的基本方法。 - 了解模型在环、软件在环、硬件在环或数字孪生中的一种或多种技术。 - 能够根据需求设计验证场景，并通过测试数据判断系统是否达到预期。 综合能力 - 对智能汽车、机器人或复杂智能系统具有持续兴趣。 - 既能理解产品目标，也愿意深入系统、软件和算法细节。 - 具备良好的问题分析、技术表达和跨团队协作能力。 - 具备良好的英文读写能力，能够阅读论文及技术资料。 加分项 - 完成过涵盖感知、决策、控制、软件实现或仿真验证的完整技术闭环。 - 在多模态感知、行为预测、智能决策、系统建模或虚拟验证方向有深入积累。 - 了解面向服务的软件架构、车载通信或汽车软件基础。 - 有高质量论文、专利、竞赛成果、开源贡献或复杂工程实践。
