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崗位要求
1、負(fù)責(zé)大語言模型（LLM）與智能體（Agent）在汽車座艙測(cè)試場(chǎng)景的端到端落地，包括需求理解、測(cè)試場(chǎng)景解析、用例生成、UI自動(dòng)化、腳本生成、問題歸因、測(cè)試報(bào)告生成等核心業(yè)務(wù)能力建設(shè)；
2、構(gòu)建基于工具調(diào)用（Tool Learning / Function Calling）的智能體系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì) HMI UI 樹、車機(jī)API、診斷接口、日志系統(tǒng)等外部工具的自動(dòng)調(diào)用和多步驟任務(wù)規(guī)劃；
3、探索并落地 CoT、Self-Refine、自主規(guī)劃（Autonomous Planning）等機(jī)制，提升模型在復(fù)雜用例推理、狀態(tài)流轉(zhuǎn)分析、異常定位、對(duì)比驗(yàn)證（Before/After）等高難度測(cè)試場(chǎng)景中的表現(xiàn)；
4、參與 LLM強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化鏈路建設(shè)，包括偏好數(shù)據(jù)構(gòu)建、獎(jiǎng)勵(lì)模型（RM）訓(xùn)練、DPO/RLHF策略迭代，持續(xù)提升模型在“功能正確性、測(cè)試覆蓋度、步驟穩(wěn)定性、生成一致性”等指標(biāo)的表現(xiàn)；
5、針對(duì)海量汽車需求文檔、HMI交互流程、測(cè)試腳本、信號(hào)定義（CAN/診斷）、BUG數(shù)據(jù)等多源汽車測(cè)試數(shù)據(jù)，開展結(jié)構(gòu)化解析、語義對(duì)齊與場(chǎng)景參數(shù)化建模，為測(cè)試知識(shí)圖譜、流程狀態(tài)機(jī)抽取、控件語義理解等基礎(chǔ)能力提供支撐；
6、設(shè)計(jì)并維護(hù)可復(fù)用的領(lǐng)域 NLP/Agent 組件，包括自動(dòng)化控件識(shí)別、車機(jī) UI語義解析、測(cè)試步驟結(jié)構(gòu)化抽取、RAG 增強(qiáng)檢索、跨版本變化對(duì)齊等基礎(chǔ)模塊；
7、與產(chǎn)品、測(cè)試、工程團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，推動(dòng)模型從實(shí)驗(yàn)到上線的全鏈路交付，包括數(shù)據(jù)構(gòu)建、訓(xùn)練、評(píng)估、部署、監(jiān)控及持續(xù)迭代；
8、持續(xù)跟蹤 LLM、Agent、AutoTesting、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)趨勢(shì)，結(jié)合汽車座艙業(yè)務(wù)需求開展技術(shù)預(yù)研與創(chuàng)新落地。
任職要求
1、計(jì)算機(jī)、人工智能、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷，3年以上NLP / LLM / Agent 或相關(guān)算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
2、扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，深入理解 Transformer架構(gòu)及主流大模型（Qwen、DeepSeek、LLaMA 等）的訓(xùn)練、微調(diào)與推理機(jī)制；
3、具備大模型應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)，熟悉 Prompt Engineering、SFT、DPO、RLHF等訓(xùn)練路徑，并在實(shí)際項(xiàng)目中驗(yàn)證效果；
4、在智能體技術(shù)上有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，包括：
- 基于 CoT的測(cè)試流程分析與任務(wù)拆解
- 多工具調(diào)用（Function Calling）與執(zhí)行反饋策略
-任務(wù)規(guī)劃（Planning）與跨步驟狀態(tài)記憶（Memory）
-基于用戶業(yè)務(wù)反饋或環(huán)境反饋的策略優(yōu)化
5、熟練掌握Python，具備工程化落地能力，包括模型服務(wù)化部署、資源調(diào)度、監(jiān)控、A/B測(cè)試等；
6、熟練使用PyTorch/TensorFlow，了解分布式訓(xùn)練、推理加速（vLLM、TensorRT-LLM）、模型量化與性能優(yōu)化；
7、具備良好的邏輯思維能力、測(cè)試業(yè)務(wù)抽象能力和跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠?qū)?fù)雜的測(cè)試業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的技術(shù)方案；
8、加分項(xiàng)（優(yōu)先考慮） - 有汽車座艙/車機(jī) UI 測(cè)試、自動(dòng)化測(cè)試、HMI
解析或車控 Agent 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) - 熟悉 CAN 信號(hào)、診斷協(xié)議、HMI
流程、車機(jī)交互邏輯 - 有 LLM/Agent/RL 方向論文或開源貢獻(xiàn) -
掌握大型知識(shí)庫、測(cè)試知識(shí)圖譜、車機(jī)流程建模等技術(shù) -
具備大模型評(píng)估體系設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，如步驟一致性、工具調(diào)用準(zhǔn)確率、任務(wù)成功率等指標(biāo)體系