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2026-02-11 10:55来源：奇瑞招聘公众号
共招0人。
02月11日
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中阶普惠战
对标头部，极致降本，普惠大众
高阶突围战
挑战 L4，剑指量产，突破极限
自研突破战
掌控核心，构建壁垒
引领生态与行业大牛并肩
用技术定义出行加入猎鹰
共赴智能驾驶星辰大海!
六大方向岗位
VLA、LLM、扩散模型的架构师、总工、高级专家
负责大语言模型的整体架构设计，包括核心结构、预训练、微调、对齐等方案的设计与选型。如 MoE、长上下文处理、多模态等设计落地。
主导扩散模型的整体架构设计，包括噪声调度、网络结构，领导团队攻克扩散模型的核心挑战，包括采样加速(减少推理步数)、训练稳定性提升、精细化控制、多模态生成(文生图、文生视频)等。
算子优化与模型部署专家
主导团队攻克量化中的核心难题，如大模型低位宽(INT8 / 混合精度)量化、敏感层处理、知识蒸馏与恢复、稀疏化与量化结合等，在保证模型精度损失最小的前提下，追求极致的压缩与加速比。
AI 规划模型架构师
主导团队研发前沿 AI 规划算法，重点攻克复杂场景行为决策、交互式轨迹预测与规划、端到端驾驶模型、基于大语言的场景理解等方向，提升系统在城区等复杂环境下的智能性和拟人化水平。
感知总架构师
能够定义整个感知系统的技术路线、模块划分和数据流，具备软硬件协同设计思维，能根据芯片算力、内存带宽、功耗等硬件约束，设计最优的算法部署方案。
负责系统性定位感知问题根源并推动优化，能够在算法精度、计算效率、硬件成本和开发周期之间做出最佳权衡。
深刻理解数据驱动的重要性，能够设计和构建高效的数据闭环系统，驱动模型迭代。
云端数据总架构师
设计与仿真平台、标注平台、模型训练平台无缝对接的数据流，从数据发现→数据回传→自动标注→模型训练→仿真验证的自动化流水线。
设计基于内容的相似场景检索和 Corner Case 挖掘，设计数据版本化管理方案，确保任何一次模型迭代都能追溯到其所使用的精确数据集。
规划并实施数据湖 / 数据平台的整体架构，确保其可扩展性、可靠性和成本效益。
L4 全栈安全系统设计专家
智能驾驶产品定义总师、智能驾驶品牌与生态总工。
中阶普惠战
对标头部，极致降本，普惠大众
高阶突围战
挑战 L4，剑指量产，突破极限
自研突破战
掌控核心，构建壁垒
引领生态与行业大牛并肩
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六大方向岗位
VLA、LLM、扩散模型的架构师、总工、高级专家
负责大语言模型的整体架构设计，包括核心结构、预训练、微调、对齐等方案的设计与选型。如 MoE、长上下文处理、多模态等设计落地。
主导扩散模型的整体架构设计，包括噪声调度、网络结构，领导团队攻克扩散模型的核心挑战，包括采样加速(减少推理步数)、训练稳定性提升、精细化控制、多模态生成(文生图、文生视频)等。
算子优化与模型部署专家
主导团队攻克量化中的核心难题，如大模型低位宽(INT8 / 混合精度)量化、敏感层处理、知识蒸馏与恢复、稀疏化与量化结合等，在保证模型精度损失最小的前提下，追求极致的压缩与加速比。
AI 规划模型架构师
主导团队研发前沿 AI 规划算法，重点攻克复杂场景行为决策、交互式轨迹预测与规划、端到端驾驶模型、基于大语言的场景理解等方向，提升系统在城区等复杂环境下的智能性和拟人化水平。
感知总架构师
能够定义整个感知系统的技术路线、模块划分和数据流，具备软硬件协同设计思维，能根据芯片算力、内存带宽、功耗等硬件约束，设计最优的算法部署方案。
负责系统性定位感知问题根源并推动优化，能够在算法精度、计算效率、硬件成本和开发周期之间做出最佳权衡。
深刻理解数据驱动的重要性，能够设计和构建高效的数据闭环系统，驱动模型迭代。
云端数据总架构师
设计与仿真平台、标注平台、模型训练平台无缝对接的数据流，从数据发现→数据回传→自动标注→模型训练→仿真验证的自动化流水线。
设计基于内容的相似场景检索和 Corner Case 挖掘，设计数据版本化管理方案，确保任何一次模型迭代都能追溯到其所使用的精确数据集。
规划并实施数据湖 / 数据平台的整体架构，确保其可扩展性、可靠性和成本效益。
L4 全栈安全系统设计专家
智能驾驶产品定义总师、智能驾驶品牌与生态总工。
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