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職責(zé)描述： 1、負(fù)責(zé)車聯(lián)網(wǎng)端云一體AI Agent的頂層架構(gòu)設(shè)計(jì)，構(gòu)建支持百萬級(jí)并發(fā)連接的分布式智能體集群。 2、設(shè)計(jì)多智能體協(xié)作框架，實(shí)現(xiàn)車輛管理Agent、用戶助手Agent、維保預(yù)測(cè)Agent、能源調(diào)度Agent等之間的任務(wù)分解與協(xié)同工作。 3、構(gòu)建基于大模型的復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃引擎，支持多步驟、多條件、多分支的出行場(chǎng)景任務(wù)。 4、設(shè)計(jì)統(tǒng)一工具調(diào)用聚合，封裝TSP云平臺(tái)微服務(wù)（車輛控制、遠(yuǎn)程車態(tài)、CPSP、遠(yuǎn)程查看、補(bǔ)能等），封裝移動(dòng)端原生能力（通知推送、地理位置、日歷、藍(lán)牙、NFC、傳感器）為Agent可調(diào)用的標(biāo)準(zhǔn)工具。 5、設(shè)計(jì)智能路由策略：簡(jiǎn)單任務(wù)（如車控指令、快捷查詢）端側(cè)快速響應(yīng)；復(fù)雜任務(wù)（如多輪對(duì)話、行程規(guī)劃）云端增強(qiáng)；弱網(wǎng)/無網(wǎng)環(huán)境下，端側(cè)Agent保持基礎(chǔ)能力可用。 6、構(gòu)建Agent交互軌跡的全鏈路數(shù)據(jù)采集體系，設(shè)計(jì)失敗case自動(dòng)挖掘與標(biāo)注流程。 7、建立車聯(lián)網(wǎng)Agent決策的可解釋性追蹤體系，關(guān)鍵決策必須可追溯、可審計(jì)。 8、設(shè)計(jì)安全護(hù)欄機(jī)制，對(duì)敏感操作（車輛控制、授權(quán)等）進(jìn)行二次確認(rèn)或規(guī)則兜底。 任職要求： 學(xué)歷：碩士博士?jī)?yōu)先； 經(jīng)驗(yàn)： 5年以上后端/AI架構(gòu)/移動(dòng)端跨平臺(tái)經(jīng)驗(yàn)，2年以上大模型應(yīng)用或智能體架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，有大型互聯(lián)網(wǎng)公司智能體平臺(tái)搭建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，有手機(jī)廠商、智能硬件或頭部互聯(lián)網(wǎng)公司移動(dòng)端AI應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。。 技術(shù)棧： 精通LangChain、Semantic Kernel、AutoGen等Agent框架；熟悉RAG、Function Calling、Prompt Engineering等核心技術(shù)；精通Java/Python中的至少一種，掌握移動(dòng)端原生開發(fā)（Swift/Kotlin/Java），有高并發(fā)分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)與有跨平臺(tái)框架（Flutter/RN）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 架構(gòu)能力： 深入理解微服務(wù)架構(gòu)、事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)，有云原生（K8s）大規(guī)模部署經(jīng)驗(yàn)。深入理解Transformer、MoE、多模態(tài)模型架構(gòu)，熟悉端側(cè)推理引擎； 業(yè)務(wù)理解： 深刻理解車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，有出行、本地生活服務(wù)生態(tài)整合經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。深刻理解移動(dòng)端與車端的能力邊界，熟悉藍(lán)牙/NFC、推送機(jī)制、地理位置服務(wù)、后臺(tái)?；畹纫苿?dòng)端關(guān)鍵技術(shù)。 軟素質(zhì)： 具備復(fù)雜系統(tǒng)的抽象能力，能夠?qū)⒛：臉I(yè)務(wù)需求拆解為清晰的技術(shù)方案。對(duì)用戶體驗(yàn)有追求，能夠?qū)?fù)雜的AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為絲滑的移動(dòng)端交互。