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岗位职责

1. 基于大语言模型（LLM）技术及相关AI工具，参与 ETAS 嵌入式软件工具链的智能优化项目及智能汽车边缘AI中间件项目，负责 LLM 模型评估、选择、调参、效果验证与迭代；

2. 设计并搭建智能体（Agent）架构，将算法能力落地到工具链自动化场景（如嵌入式代码生成、测试用例自动设计、故障智能诊断等），

3. 熟悉主流大语言模型（LLM）框架的技术特性、性能表现及适用场景，熟练掌握模型蒸馏、剪枝、量化、低秩分解等模型轻量化技术，能够结合智能汽车高性能计算（HPC）及边缘硬件特性，完成 AI 模型的高效部署与落地。能够使用Python参与小型RAG（检索增强生成）系统或其它AI应用的开发与部署。

4. 协同研发团队完成 AI 能力与嵌入式工具链及边缘AI中间件的集成部署，验证自动化 / 智能化方案的落地效果，输出优化建议；

5. 参与管培生专属培养计划，通过技术轮岗、跨团队项目协作，掌握 AI 算法落地嵌入式行业的全流程，成长为 AI + 嵌入式领域的技术管理人才。

任职要求

1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程、电子信息等相关专业；

2. 具备扎实的算法基础，熟练掌握机器学习 / 深度学习核心原理，熟悉 LLM（如 GPT、LLaMA、Qwen 等）的调参方法（如 Prompt Tuning、LoRA 等），能独立解决工程问题。

3. 有AI辅助编程工具（如GitHub Copilot, Claude Code，Openclaw）使用经验。

4. 了解 Agent 架构设计与部署流程，有智能体搭建、LLM 落地实际项目 / 实习经验者优先；

5. 具备嵌入式软件基础或工具链认知者优先，能够理解嵌入式研发场景的自动化需求；

6. 具备良好的代码能力（Python/C++），能够独立完成算法实现、调试与部署；

7. 极强的自学能力和独立解决问题的能力及动手能力，能够在极少量指导下完成任务（使用AI大模型辅助学习）。心态积极，能承受压力，对新技术有热情，乐于探索和实践，能保证任务按时交付。

8. 逻辑思维清晰，具备问题拆解与落地能力，有团队协作意识和创新思维。

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