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Welcome to Bosch.
Job Description负责智能座舱大模型技术架构和选型：主导座舱场景下，端侧部署和端云协同架构的大模型(多模态模型、大语言模型，语音相关模型、分类模型等等)的调研、选型与综合评估(涵盖性能、精度、资源等)。
负责大模型端侧产品化部署与优化：负责将大模型产品化部署至端侧计算平台（如高通骁龙座舱平台、NVIDIA DRIVE Orin等），并通过核心优化技术（如模型量化INT8/INT4/NVFP4、权重稀疏化与剪枝、知识蒸馏、动态形状推理、算子融合、内存复用、投机采样等）实现推理加速与资源高效利用，确保满足严苛的车规级实时性、稳定性与功耗要求。
负责座舱垂直场景的模型定制与效果保障：深入结合座舱垂直场景（如：车载语音助手、多模态交互、场景智能（通勤模式、儿童模式等）、车辆功能控制、行程规划等），利用高效的微调技术（如LoRA、QLoRA、Prefix-Tuning等）进行领域适配与持续迭代，并建立系统的效果评测体系（包括自动化评测平台、场景化测试用例及人工评估标准）。
负责端侧推理引擎与服务的构建：负责端侧大模型推理框架和服务（如vLLM、TensorRT-LLM、ONNX Runtime、TFLite、自研引擎）的集成、部署、性能深度调优与稳定性保障，构建高可用、低延迟的推理服务能力。
参与并支持AI Agent系统设计与开发：参与设计并支持基于大模型的AI Agent应用框架开发，实现复杂的座舱交互功能，包括但不限于：对话管理（基于LangChain等框架）、任务规划与分解、工具调用（车控API、服务API）、记忆管理与个性化学习。负责相关模型的训练、对齐（如RLHF）与调优工作。
跨团队协作与量产推动：紧密协同软件开发、测试、系统集成及产品团队，提供核心技术支持，主导技术方案评审与难题攻关，确保AI特性（如多轮对话、意图理解、情感化交互）在智能座舱产品中高质量落地并实现规模量产。
Qualifications深入理解大语言模型（LLM）及多模态大模型（VLM，Omni等）原理，扎实的机器学习与深度学习基础。熟练掌握主流训练框架、推理框架及量化工具链（GGUF/AWQ/GPTQ）。精通大模型在边缘设备（移动端/嵌入式）的部署与优化全链路，具有丰富的模型轻量化实战经验，熟练掌握模型量化（动态/静态/感知训练量化）、剪枝（结构化/非结构化）、蒸馏、投机采样（Speculative Decoding）等关键技术。精通大模型的微调与适配技术体系（包括但不限于Fine-Tuning、LoRA、Adapter、P-Tuning）熟悉主流评测基准（如MMLU、C-Eval、自主构建的领域数据集）与评测方法。3年以上机器学习/大模型相关研发经验，具备优秀的系统编程和问题解决能力，熟练掌握Python，并至少熟悉Java或C++中一种。有完整的模型从研发到部署上线经验者优先。英语口语流利，具备良好的团队沟通与合作能力，对前沿技术充满热情。（优先）熟悉Android，具备移动端或嵌入式平台AI开发部署经验。（优先）熟悉高通、英伟达、AMD等平台AI工具链，具备针对特定硬件的性能分析和调优经验。（优先）深入理解AI Agent技术原理（如ReAct、ToT等），熟悉相关框架（LangChain、LlamaIndex、AutoGen），并具有设计、开发复杂Agent应用（如自主任务执行、多智能体协作）的实际项目经验。