新高教集团

【岗位职责】 1) 根据市场波动，寻找ETF套利交易机会, 及时、准确地进行交易； 2) 密切关注宏观经济、政策变动及市场动态，及时调整策略以应对市场波动; 3) 实时监控交易风险，发现异常交易或波动及时反馈； 4) 完成ETF产品的场内申购、赎回、现金对价、场内交易等业务； 5) 协助完成基金产品的头寸管理、资金核对等工作; 6) 每日收盘后根据记录，做好交易日报表和统计工作； 理想的候选人有快速的反应力，对数字的敏感性，较强的风险意识，以及优秀的多任务处理能力。能够在节奏快，高压的市场环境里，游刃有余的实时处理实际交易方面任何的需求和问题。 【岗位要求】 1）本科及以上学历，金融、经济等相关专业优先； 2）具有一定的金融知识，1-3年左右ETF交易工作经验； 3）性格稳重严谨、风险意识较强，工作仔细认真、品行端正； 4）具备较强的学习能力及执行能力，有良好的团队意识。

具备 Agent 底层系统的研究与⼯程能⼒ Strong research and engineering capability in Agent foundational systems • 在以下⾄少⼀个⽅向有深度建树： Deep expertise in at least one of the following areas: ◦ ⻓期记忆（Long-term Memory Systems） ◦ 知识图谱（Knowledge Graph / GraphRAG） ◦ 上下⽂管理（Context Management Infrastructure） • 能构建可审计、可回滚的⻓期记忆中间件 Able to build auditable and rollback-capable memory middleware • 有完整 GraphRAG / 知识图谱⼯程流⽔线经验 End-to-end experience building GraphRAG or KG pipelines • 能将上下⽂管理从 prompt 技巧升级为基础设施 Elevates context management from prompt engineering to maintainable infrastructure • 对 Context Graph 等前沿概念有理解与实践 Deep understanding and practice in advanced concepts like Context Graph • 兼具研究视野与⽣产落地能⼒ Combines research depth with production-grade execution

职位职责 / Responsibilities: 1. 参与设计和开发与⼈⼯智能和基础模型相关的复杂系统，例如智能助⼿、聊天机器⼈等应⽤。 2. 全⾯负责系统功能开发、优化和维护，确保代码的⾼效性、可扩展性以及符合最佳⽤⼾体验实践。 3. 解决复杂的前后端技术难题，优化性能瓶颈，提升系统的稳定性、响应速度和兼容性。 4. 推动代码质量提升，实施单元测试、集成测试等⾃动化测试，确保代码的⻓期可维护性和⾼质量交 付。 5. 跟踪并应⽤前沿技术，在团队内部分享新技术和最佳实践，推动技术⽔平的整体提升。 6. 参与代码审查，对项⽬的技术⽅向和架构提供战略性建议。 7. 与跨部⻔团队紧密协作，确保项⽬顺利推进，并在关键决策中提供技术指导。 职位要求 / Requirements: 1. 计算机科学、软件⼯程、电⽓⼯程或相关领域的学⼠或以上学位。 2. 5-8年Web开发经验，具备全栈开发能⼒，精通现代Web前端框架（如React、Vue、Angular等） 和后端技术（如Node.js、Python、Java等）。 3. 深⼊理解Web性能优化，能够解决⾼并发和性能瓶颈问题。 4. 丰富的后端RESTful API或GraphQL接⼝集成经验，对数据库设计和优化（如SQL、NoSQL）有深 ⼊理解。 5. 具备良好的代码规范意识和较强的调试、问题排查能⼒，能独⽴应对复杂技术问题并提出创新解决 ⽅案。 6. ⾃驱⼒强，具备良好的沟通能⼒和团队协作精神，能够与跨部⻔团队⾼效合作，推动项⽬⽬标达 成。 7. 熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术，有CI/CD⾃动化部署经验者优先。 8. 具备良好的英⽂阅读、书写和沟通能⼒，能够适应国际化⼯作环境。 9. 有⼈⼯智能或机器学习系统开发经验者优先，包括⾃然语⾔处理（NLP）或深度学习模型的应⽤开 发。

工作职责 • 设计和开发公司医疗物理仿真模拟系统。 • 参与软件开发全流程，负责软件界面、交互及相关架构的设计和编码实现。 • 负责软件开发过程相关文档的编写及规范化输出。 • 对临床的反馈进行分析，根据临床需求对软件进行修改。 任职要求 • 硕士及以上学历，软件、计算机科学等相关专业。 • 精通 C++，熟练使用 C++标准库、第三方开发库，具有面向对象的设计和编程经验 • 具备 3 年以上 Qt 开发经验（必须），熟悉 OpenGL、VTK 等图形渲染 API（必须），并对几何引擎原理有较为深入研究和理解。 • 熟悉常用设计模式，扎实的软件研发实践，具有架构设计经验者优先。

一、岗位职责（Responsibilities） 1. 交易业务移动端架构与技术规划 主导移动端交易核心链路（行情 / 下单 / 撤单 / 持仓 / 资产结算 / 撮合回调）的架构设计与技术选型，保障高并发、低延迟、高可用（峰值 10 万 + TPS）。 制定交易端技术路线图，统筹性能优化、稳定性保障、安全加固、多端一致性（iOS/Android/Flutter/ 桌面），推动技术债治理与架构演进。 负责交易相关跨团队技术协作（后端交易引擎、行情、风控、钱包、链上、AI 智能交易），定义接口规范、数据协议与交互标准。 2. 团队管理与人才建设 搭建并管理移动端交易技术团队，负责招聘、绩效、培养、梯队建设，打造高效、自驱、技术领先的交易端研发团队。 主导交易端技术评审、代码规范、工程化体系（CI/CD、自动化测试、监控告警），保障交付质量与效率。 推动团队技术分享、开源共建、行业交流，提升团队整体技术影响力。 3. 核心交易功能研发与性能攻坚 带队落地关键交易功能：高级下单（条件单 / 冰山 / 时间加权）、极速交易、一键平仓 / 加仓、多币种保证金、跨期 / 跨对套利、跟单交易（Copy Trading）、交易机器人（Grid/DCA） 等。 专项优化交易核心体验：行情秒级渲染（TradingView 深度定制）、订单毫秒级响应、持仓实时同步、极端网络容错、包体积瘦身、冷启动加速，核心指标行业领先。 保障交易稳定性与资金安全：防并发冲突、防重放攻击、敏感操作二次验证、交易日志全链路可追溯、异常熔断与降级机制。 4. 创新业务与前沿技术探索 探索AI 在交易端的应用：智能下单、策略推荐、异常行为识别、交易体验个性化。 推进Web3 与链上交易深度融合：DEX 聚合、链上钱包交互、智能合约调用、跨链资产交易的移动端实现。 跟踪跨平台、高性能渲染、边缘计算等技术趋势，落地可规模化的技术方案。 二、岗位要求（Requirements） 1. 硬性条件 本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息等相关专业，5 年以上移动端（iOS/Android/Flutter）开发经验，3 年以上加密货币 / 金融交易类 App 架构与团队管理经验。 精通至少一门移动端主流技术栈：iOS（Swift/Objective-C）、Android（Kotlin/Java）、Flutter（Dart），深入理解框架原理、渲染机制与性能调优。 具备大型交易类 App 全链路架构经验，熟悉行情推送、订单处理、资金结算、风控交互的核心流程，有高并发、低延迟、高可用系统设计与落地经验。 深刻理解区块链与加密货币交易基础（币币 / 合约 / 杠杆 / DEX），熟悉钱包开发、私钥安全、链上交互流程，有相关项目实战经验。 具备强团队管理能力，成功搭建或管理过 10 人以上技术团队，擅长目标拆解、过程管理、人才培养与跨团队协作。 英文流利（可作为工作语言），能无障碍阅读英文技术文档、参与全球团队沟通。 2. 能力要求 架构能力：能从 0 到 1 设计复杂交易端架构，平衡性能、稳定性、安全性与研发效率，具备前瞻性技术规划能力。 性能攻坚能力：有行情渲染优化、订单响应加速、极端网络容错、包体积瘦身等专项优化经验，能通过工具定位并解决核心性能瓶颈。 风险与安全意识：高度重视交易稳定性与资金安全，熟悉金融级安全规范，能设计并落地防攻击、防篡改、防资金损失的技术方案。 业务理解能力：快速理解加密货币交易业务逻辑与用户需求，能将业务目标转化为技术方案，推动业务与技术协同创新。 沟通与推动能力：具备强跨团队沟通与项目推动能力，能协调多方资源，解决复杂问题，保障项目高质量按时交付。 三、加分项（Nice-to-Have） 有头部加密货币交易所（OKX/Binance/Coinbase）移动端交易核心架构或团队管理经验。 精通TradingView 定制开发、WebSocket 高并发处理、订单簿深度优化。 有AI 交易策略、智能跟单、交易机器人等相关产品研发经验。 熟悉Flutter 大规模应用架构与性能优化，有跨平台交易 App 落地经验。 参与过开源项目，有技术分享或行业演讲经验。

AI研究员/科学家(语音大模型)(XP-HK/SZ/SH/BJ) Research Scientist (Audio) 职位描述 1、面向机器人语音交互，打造行业领先的语音大模型，支撑真实世界中的自然、多轮、低时延、人机语音交互，并可在机器人/边缘设备高效部署。形成持续的技术影响力并引领国际行业发展。 职位要求 职位要求 1、计算机、电子工程、人工智能等相关领域硕士及以上学历； 2、在语音多模态方向具备扎实积累，熟悉多模态任务建模，跨模态模型设计与训练经验； 3、具有扎实的机器学习算法基础，在语音处理、自然语言处理等相关专业领域有研究经验，曾以第一作者身份在ACL/Interspeech/ICASSP/CVPR/CoRL/ICRA/NeurIPS/ICLR/ICML等顶会顶刊上发表过论文； 4、熟练使用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备良好的代码实现能力； 5、具有良好的团队合作能力和沟通能力。 加分项 1、计算机、电子工程、信号处理、人工智能、机器人等相关领域博士学历； 2、有语音多模态、大模型、机器人相关研究和项目经验，有国际影响力的论文主要作者或项目主导者； 3、具有优秀的代码能力，如ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者； 4、具备解决复杂问题的经验，并能比较各种解决方案，并根据不同的视角确定前进方向。具备基于机器学习和/或深度学习方法构建系统的经验。

What You’ll Be Doing Lead the design, development, and lifecycle management for conversational Chatbots products for enterprise and consumer use cases. Drive experimentation, simulations, and continuous learning pipelines for Chatbot performance optimization. Design multi-level intent routing, classifier training, and fallback strategies. Building dialogue quality evaluation systems. Drive automated bad-case discovery, A/B testing, and continuous iteration loops. Ensure system scalability, security, and regulatory compliance of AI-powered solutions in the crypto exchange domain. What We Look For In You PhD or Master's in Computer Science, AI, Machine Learning, or related field with at least 10 years of industry experience. Deep understanding of the engineering complexity behind industrial dialogue systems, including orchestration layers, intent classification, policy control, and fallback strategies. Proven experience deploying large-scale conversational products (To Business or To Consumer) in production environments. Hands-on experience designing multi-tier intent routing and training classifiers for high-accuracy task allocation. Experience building structured dialogue evaluation frameworks (automatic metrics, LLM-as-judge, human review systems, etc.). Strong experience driving automated bad-case discovery, logging systems, experiment design, and A/B testing frameworks. Nice to Haves Experience in top-tier AI labs or Tech industry leaders Experience in high-frequency trading, fintech, Web3, or crypto platforms is a strong advantage Startups or research-intensive environments preferred; must be comfortable operating with ambiguity and speed

岗位职责： 机械臂控制与运动规划： 负责医疗机器人（超声机器人、具身辅助持镜机器人、具身手术无影灯机器人等）的机械臂运动学/动力学建模、轨迹规划及控制程序开发。 柔顺力控算法研发： 开发并优化机械臂的力控算法（如阻抗控制、导纳控制），结合六维力传感器，确保末端执行器在与人体接触时的柔顺性、安全性和精准恒力贴合。 具身智能系统适配与集成： 与大模型及智能体（Agent）开发团队紧密配合，封装机器人控制接口（API），将上层大模型的意图和规划平滑转化为机械臂的高精度物理动作。 安全机制与异常处理： 针对医疗场景的严苛要求，设计并实现多重软硬件安全保护机制（如空间防碰撞检测、奇异点规避、实时异常响应），保障人机交互及手术过程的绝对安全。 任职要求： 机器人、自动化、机电一体化、计算机等相关专业硕士及以上学历（能力优异者可放宽至本科）。 精通 C/C++，熟悉 Python，具备扎实的系统级编程能力和良好的工程规范。 具备深厚的机器人学理论基础，精通空间坐标变换、正/逆运动学、动力学建模。 拥有丰富的机械臂力控项目实战经验，熟练掌握基于传感器的力/位置混合控制技术。 熟练使用 Linux 操作系统。

岗位职责 参与量化交易系统核心模块的设计、开发、优化与维护，包括但不限于 行情接收、订单通道、风控链路、撮合交互、策略接入、监控与运维支持模块； 负责高性能、低延迟系统的架构设计与实现，持续优化系统在 吞吐、时延、稳定性、可扩展性 等维度的表现； 深入参与 Linux 环境下的性能调优，包括但不限于 多线程并发、内存管理、网络通信、锁优化、CPU/cache 使用、系统调用路径优化 等； 与量化研究、交易、基础设施及其他开发团队紧密协作，支持交易链路和生产环境系统的持续迭代； 结合业务需求与系统瓶颈，推动底层技术方案升级，持续提升整体交易系统效率与可靠性。 任职要求 本科及以上学历，优先考虑 985 / 海外 QS 前50院校，计算机、软件工程、电子信息、自动化、数学、物理等相关专业； 1-10年 C++开发经验，具备扎实的工程实现能力与良好的编码习惯； 有量化金融行业相关经验（硬性要求），包括但不限于： 量化私募 / 对冲基金 / 自营交易 / 券商量化 / 高频交易 / 低延迟交易系统等； 熟练掌握 C++，熟悉现代 C++ 编程范式，具备扎实的数据结构与算法基础； 熟悉 Linux 开发环境，对操作系统、计算机网络、多线程、并发编程、内存管理有较深入理解； 有高性能系统、低延迟系统、交易系统、网络优化、性能分析与调优经验者优先； 具备良好的问题分析能力、工程抽象能力与跨团队协作能力。 加分项 有以下方向经验者优先： 低延迟交易系统 / 高频交易系统 / 撮合或订单通道开发 网络协议栈优化 / 内核调优 / Kernel Bypass / RDMA / DPDK / Solarflare / Onload 高并发系统 / 分布式系统 / 实时风控系统 有以下背景者优先： ACM/ICPC、CCPC、NOI/NOIP、数学竞赛 等竞赛经历； 对金融市场微观结构、交易链路、行情数据处理有较深理解。

base香港或者远程办公；优先香港PR或者符合香港“高才”/“优才”申请资格的人选。提供有竞争力的报酬。 一家精品crypto高频自营团队，创始团队拥有十多年的金融市场、crypto领域的资深经验，自有资金充足，高频产品表现优异。 【资深高频量化开发】 -负责其核心高频策略的实现和优化； -负责持续提升高频交易基础设施，尤其是网关和低延迟优化。 【要求】 -熟练掌握Java；或者熟练C+/Rust，未来愿意转写Java一年左右； -必须拥有传统金融或者加密货币行业的高频开发经验； -优先香港PR或者符合香港“高才”/“优才”申请资格的人选。

机会介绍 这是一个负责公司量化研究技术骨干体系的机会，包括支撑研究与交易的管道系统、数据基础设施和计算平台。你将负责制定下一代 AI 原生研究技术栈的架构方向，与量化研究员紧密合作，并构建工具体系，让 AI 在公司内部成为日常研究流程中的加速器。 这是一个高影响力、高自主性的岗位，适合既具备深厚系统工程能力，又真正热衷于应用 AI 的工程师。 工作职责 1. 设计、构建并维护公司的核心量化pipeline、数据基础设施，以及研究和生产计算环境，确保这些支撑研究与交易的核心系统具备可靠性、可扩展性和高性能。 2. 推动下一代数据与计算平台的架构规划，包括将 AI 原生能力嵌入研究技术栈，例如 LLM 服务、智能体工作流、检索基础设施等。 3. 直接与量化研究员及其他工程团队合作，理解他们的需求，并将新组件集成进核心基础设施中，作为跨团队数据流和计算流转方面的核心技术专家。 4. 识别 AI 可以加速研究流程的场景，包括文献摄取、数据探索、信号原型开发等，并构建工具，使这些能力成为常规流程。 5. 负责生产系统和研究系统的部署、监控及运行健康状态，建立完善的可观测性、日志和告警机制，并应用 AI 辅助技术，如自动日志分析、异常检测、智能事故分诊等，提高系统可靠性标准。 6. 推动基础设施即代码实践，并自动化运维流程。在 AI 编码智能体和 LLM 工具确实能提升速度与质量的场景中，合理引入这些工具。 7. 建立并执行严格的系统设计、代码质量、测试和部署标准。 候选人要求 1. 计算机科学、工程、物理、数学、统计学或相关量化领域的高等学位，毕业于顶尖大学且学术成绩优秀。如有数学或科学竞赛背景，例如 IMO、IOI、IPhO 或国家级同等竞赛经历，将作为加分项。 2. 具备约3至5年量化开发经验，曾构建并维护量化研究和生产管道。 （快节奏创业公司的重要工程经验） （具备扎实的一线 AI / LLM 工程经验，例如生产级 LLM 应用、智能体系统、AI 驱动的开发者工具，并且能证明其对复杂基础设施有完整 ownership）也同样欢迎。 （曾在顶级量化交易公司） （领先 AI / 科技公司任职者）高度优先。 3. 曾对交易、研究、高性能计算或 AI infra中的重要模块拥有端到端的完整负责经验。 4. 在高性能计算场景下，精通现代 C++ 和 Python。 5. 具备大规模数据基础设施经验，例如实时 / 流式数据和历史 tick 数据。 6. 具备扎实的云计算背景，熟悉 AWS、GCP 或 Azure，并了解并行计算范式。 7. 对 AI 应用有明确热情，例如曾将 LLM 驱动工具构建进自己的研究或工程工作流中。 技术能力 1. 对技术生态有广泛了解，并能够根据具体问题判断和选择合适工具，例如 KDB+、Apache Spark、Dask、Redis 等。 2. 具备将 LLM 和智能体工作流应用于真实工程或研究问题的实践经验，包括 LLM API、智能体框架、检索增强生成 RAG、结构化输出管道等。同时能够判断 AI 在哪些场景真正有价值，以及哪些场景必须保留确定性。 3. 熟悉多种数据库设计，包括 SQL、NoSQL 和分布式文件系统。 4. 具备容器化和编排技术经验，例如 Docker、Kubernetes。 5. 具备扎实的 DevOps 实践经验，包括基础设施即代码，如 Terraform、CloudFormation；CI/CD 管道，如 GitHub Actions、GitLab CI；以及系统可观测性。同时熟悉 AI 辅助运维工具。 个人特质 1. 具备出色的逻辑思维和反思能力，能够拆解复杂问题，并设计优雅、有效的解决方案。 2. 主动协作，能够在协作型环境中高效工作，并与他人建立稳固的合作关系。 3. 高诚信度，能够主动推进项目并承担 ownership，在处理敏感数据和模型时坚持严格的伦理标准。 4. 具备成长型思维，天生好奇，持续追求改进；对快速发展的 AI 领域有真正热情，并有提前采用新工具的实践记录。 5. 沟通能力优秀，能够向技术和非技术相关方清晰解释复杂技术概念。 公司提供 1. 极具竞争力、以绩效为导向的薪酬。 2. 工作成果能够直接转化为真实、可衡量的业务影响。 3. 优秀的同事、充足的计算资源，以及丰富的大规模数据集。 4. 有高度自主权，可以塑造公司的核心基础设施及其背后的工程标准。

岗位职责 负责打造金融科技卡支付产品，包括面向用户的 App、Web 端以及后台功能； 与工程和设计团队合作，优化支付流程中的用户体验，以及订单处理、结算与自动对账等后台流程及自动化能力； 负责相关运营指标，例如支付成功率等； 通过数据分析、定性研究（包括竞品分析）及用户洞察，推动高质量决策； 与跨职能团队紧密合作，在推动业务规模化增长的同时，确保一流的用户体验。 任职要求 至少 5 年借记卡 / 信用卡支付产品管理经验，具备为金融科技平台搭建端到端支付链路（payment rails）的经验； 熟悉银行卡支付、数字钱包 / 电子钱包支付及相关服务； 具备优秀的数据分析与量化能力，能够通过数据和指标支持业务判断与决策； 能够在数据驱动的环境中工作，并推动关键指标达成 KPI 目标； 具备优秀的沟通与协作能力，能够与工程、财务、风控、法务、合规、设计及管理层等多方高效合作。

关于此机会 我们正在寻找一位以客户为中心、经验丰富且注重实际操作的产品经理，来领导我们AI和Agent产品的战略规划、开发以及优化工作。在这个职位上，您将负责整个产品的生命周期管理，与工程、设计、营销、客户关系管理以及分析部门进行跨部门合作，以构建AI基础设施和应用产品/系统，以支持这两方面的工作。 您将在推动用户参与度、留存率和转化率方面发挥关键作用，这要通过有效利用推送通知来实现——需要在个性化、时机、频率和业务影响之间取得平衡。 你的工作内容 •负责AI和Agent平台或应用产品的关键组件的产品路线图制定，确保与业务目标和客户需求保持一致 •与科学工程团队合作，确定和优先安排新的人工智能功能和能力的技术要求 •领导从概念到发布整个产品的开发周期，包括编写产品需求文档、技术规范和业务需求 •制定并跟踪成功指标，进行数据分析以衡量产品性能并识别改进之处 •与用户体验团队合作，确保在各种支持 Alexa 的设备和界面中实现最佳用户体验 •与公司内的各利益相关者（包括科学、工程、设计、业务发展和法律团队）建立牢固的合作关系 •做出平衡客户体验、技术可行性和业务需求的技术决策 •识别并评估将新兴AI技术应用于增强产品功能的新机会 我们对您的期望 • 计算机科学、电气工程、分析学、数学、信息技术或相关专业的学士学位 • 至少 5 年的行业工作经验，其中至少 3 年从事技术产品管理 • 强大的技术背景和成功交付大规模复杂技术人工智能相关产品的记录 • 熟悉云基础设施，包括 IaaS、PaaS，并了解这些产品的运作机制 • 出色的书面和口头沟通能力，能够为不同受众解释技术概念 • 强大的分析和解决问题的能力，以及基于数据的决策能力 • 与技术团队合作的经验以及管理复杂利益相关者关系的能力 “理想型职位” • 计算机科学、电气工程、分析学、数学、信息技术或相关专业的硕士学位 • 具有对话式人工智能或基于语音的产品开发经验 • 对ML/AI概念（特别是NLP和LLMs）有深入的技术理解 • 有创新能力和从零开始开发全新产品的记录 • 有深度学习模型训练或推理的经验 • 拥有国际背景，具备专业英语和中文语言能力

高级人工智能工程师（研发效能方向） 工作地点：亚洲 / 中国香港所属部门：工程团队 – 数据科学 / 人工智能岗位性质：全职・现场办公 / 远程均可 岗位简介 我们正在招募一名高级 AI 工程师加入研发效能团队，核心依托人工智能与大语言模型（LLM）技术，从底层重构工程师的软件研发全流程（开发、测试、部署、运维）。你将设计并落地 AI 赋能的工具与系统，量化提升全员研发迭代效率。 工作职责 自研搭建 AI 开发者工具链（代码生成、自动化代码评审、智能测试体系），全面提升企业整体研发效率； 开发上线基于大模型的落地应用（检索增强 RAG、智能 AI 智能体、代码语义理解），打通编码、发布、故障应急的全内部工作流； 构建并优化 AI 辅助 CI/CD 流水线，覆盖智能筛选测试用例、构建失败预测、发布风险评估等核心能力； 搭建企业内部知识库检索系统（基于 RAG 架构），助力工程师快速研读代码库、查阅文档、梳理架构设计决策； 针对工程落地场景，完成主流开源 / 商用大模型的测评、微调、技术集成工作； 制定效能评估指标，通过 A/B 实验量化验证 AI 工具对开发者效率的实际提升效果； 联动公司各研发团队，挖掘高价值、高收益的自动化改造落地机会。 任职要求 5 年以上软件工程从业经验，其中至少 2 年深耕 AI/ML 工程落地； 扎实的大模型实战能力：熟练掌握提示词工程、RAG、SFT/RLHF 微调，精通 LangChain/LangGraph/CrewAI 等智能体框架； 精通 Python 编程，掌握 Go/Java/TypeScript 任意一门语言优先； 具备生产级 AI 应用完整落地经验，不限于 demo 原型开发； 优先熟悉代码分析技术与工具（AST 抽象语法树解析、静态代码分析、LSP 语言服务协议）； 了解现代 CI/CD 体系与 DevOps 工程实践； 优秀系统设计功底，可独立架构高可用、高扩展的线上服务； 务实结果导向，逻辑清晰，攻坚与问题解决能力突出。 加分项 有 AI 编程助手、研发效能提效工具的从零搭建经验； 熟悉代码嵌入向量模型、代码语义检索系统开发； 有 AI / 机器学习开源项目贡献经历； 在自然语言处理、代码智能分析、人工智能 + 软件工程领域有学术论文发表；

负责预训练大模型（语言/多模态/代码等）的架构设计、数据配比、训练策略与 scaling law 研究，构建支撑五大 AI 应用领域的底层模型能力，确保模型性能达到行业领先水平。 模型预训练与持续进化体系 建立从数据清洗、预训练、后训练（SFT/RLHF）到模型评测的完整 pipeline；设计模型版本迭代与持续学习机制，推动基础模型在汽车垂直领域的知识增强与适配。 算力与分布式训练优化 与算力基础设施团队协作，优化千卡/万卡级分布式训练效率，降低训练成本；主导模型压缩、量化、推理加速等工程化技术，为垂类模型提供高效基座。 前沿技术探索与模型架构创新 跟踪 MoE、长文本、多模态、原生 Agent 等前沿方向，推动创新架构在内部落地；产出高质量论文、专利及技术报告，提升研究院在学术界与开源社区的影响力。 跨部门模型交付与支持 为 Agentic AI 实验室、数据科学部及业务应用团队提供稳定、可控的基础模型版本；主动收集下游反馈，建立模型迭代的闭环机制，支撑 AI for Management/Engineering/Science/Manufacturing 等场景。