上海-大模型 & 智能体开发工程师(急) 30-60k·15薪
上海 经验不限 学历不限 招10人 8月14日更新
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智能座舱智能体 座舱智能体框架 端侧大模型 整车量产 Agent智能体 端侧推理 Agent框架 LLM落地项目 人机交互 后端Python
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杨洋 1天前在线 已认证
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职位介绍
智能座舱大模型&智能体开发&智能体框架(上海/成都) 一、岗位职责 (一)智能座舱Agent框架与业务能力开发 1. 负责智能座舱Agent整体架构、核心框架设计与全链路开发,搭建可复用Agent基础设施,覆盖意图解析、多轮对话状态管理、上下文记忆、任务规划、工具注册调用、多Agent协作编排等核心模块;设计插件化工具集成体系,支持声明式/注解式快速接入导航、车控、空调、车窗、媒体、舱内视觉等座舱原子能力,自动生成配套API文档与测试桩。 2. 基于LLM/VLM大模型实现感知理解、任务规划、Function Calling工具调用全执行闭环,落地语音助手、舱内多模态交互、主动推荐、舱内软硬件联动等车载智能体验;融合语音、舱内视觉、车身信号多模态输入,完成用户精准意图识别。 3. 开发标准化大模型接入适配层,兼容vLLM、TGI、OpenAI兼容接口、端侧推理引擎等多类推理后端,实现底层推理服务无缝切换;掌握ReAct、CoT、Function Calling、RAG等主流Agent范式,搭建支持顺序、并行、条件分支、循环的复杂工作流编排引擎,配套优先级调度、超时重试、异常兜底、服务降级策略。 4. 搭建Agent调试与可观测性平台,实现全链路Trace追踪、交互日志存储、Prompt版本管控、模拟仿真运行环境,完善Agent行为可解释能力;设计自动化评测体系,覆盖常规、边界、对抗场景测试用例,持续优化任务成功率、交互响应体验。 (二)端侧大模型工程化部署与性能优化 1. 负责LLM/VLM大模型在车载端侧完整工程化落地,完成模型转换、INT4/INT8量化,基于TensorRT、ONNX Runtime、TFLite、SNPE、RKNN等推理引擎完成集成适配与精细化性能调优。 2. 统筹端云协同推理调度与资源管控,优化内存复用、KV Cache、FlashAttention、流式输出缓冲、请求池化、上下文窗口压缩等能力,实现多请求并发处理,平衡车载设备低延迟、低功耗硬性要求;搭建异步任务队列,统一管理云侧复杂请求与端侧实时推理请求。 3. 协同算法团队开展模型剪枝、蒸馏等压缩工作,完成模型输出精度对齐验证;搭建端侧模型自动化测试、性能压测脚本,快速定位推理崩溃、显存溢出、延迟抖动等线上问题。 4. 基于高通、Nvidia、MTK车载AI加速器硬件特性完成专项适配,将大模型能力落地至多模态语音交互、舱内视觉感知、个性化座舱推荐等量产业务场景。 (三)工程交付与体系建设 1. 负责Agent框架、端侧推理服务、座舱业务工具接口的API设计、编码实现,输出规范架构文档、开发者使用指南,能够拆解复杂座舱业务为完整感知-规划-执行技术链路。 2. 辅导业务开发人员使用Agent框架,沉淀标准化开发流程;统筹代码规范、线上问题排查、版本迭代全流程,保障嵌入式车载环境下框架轻量化、高实时性稳定运行。 二、任职要求 1. 学历背景:统招本科及以上,计算机、人工智能、软件工程、自动化等相关专业。 2. 工作年限分档要求(满足其一即可): - 方向1(业务Agent开发):3年及以上后端/智能体开发经验,具备完整LLM落地项目实战经历; - 方向2(端侧大模型部署):3年及以上AI工程化经验,至少1年端侧大模型量化、推理部署实战经验; - 方向3(Agent框架底层开发):5年及以上后端/框架开发经验,至少2年Agent框架、工作流/规则引擎研发经验。 3. 编程能力:精通C++或Python,熟练掌握Linux开发环境、异步编程、多线程、通用设计模式;熟悉交叉编译、perf、Valgrind、py-spy等性能分析工具,具备优秀模块化、抽象化架构与API设计能力。 4. 大模型与Agent技术栈: - 熟悉Transformer基础架构、大模型推理底层原理(KV Cache、FlashAttention等); - 熟练使用LangChain、Semantic Kernel、AutoGen等开源框架,有源码阅读、二次开发经验优先; - 精通Prompt工程、结构化输出、流式响应、Token管理,掌握ReAct、CoT、Function Calling、RAG等主流应用范式。 5. 推理与工程落地:熟练掌握至少一种端侧推理框架,可独立完成模型转换、量化、精度对齐;熟悉事件驱动、插件化、分布式异步消息架构,具备高并发、可扩展框架落地经验。 6. 综合能力:优秀业务拆解、问题定位排查能力,具备完整技术文档撰写、技术落地、团队赋能能力。 三、加分项 1. 拥有智能座舱整车量产项目落地经验,熟悉高通/Nvidia/MTK车载平台AI加速器硬件特性; 2. 深耕LLM推理调度、端云协同资源优化,主导过企业内部Agent开发平台、低代码Agent搭建工具设计; 3. 有嵌入式车载环境下大型Agent框架、推理服务稳定落地实战经验。
其他信息
语言要求:不限
行业要求:新能源汽车

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更新时间:2026-08-15