Mid-Level
工作职责
核心模型优化:主导语音识别、多模态融合等座舱核心模型后训练与精调,突破 Code-Switching(中英混杂)、方言 - 普通话混合识别难点,提升指令解析准确率。
交互能力搭建:设计座舱 Agent Function Calling 框架,优化自然语言意图到车控 API 的精准映射,解决多轮对话、上下文指代等复杂交互的参数填充与依赖推理。
多模态融合:研发视觉、语音、触控、车态信号四模态融合决策模型,处理跨模态冲突场景,优化多模态协同决策效率。
落地与适配:负责模型与座舱软硬件的协同适配,支撑产品研发、Demo 验证及车展展示需求,主导相关技术规范制定。
岗位要求
学历与经验:本科及以上,计算机、AI 相关专业,3-5 年及以上 AI 模型后训练经验,有智能座舱 / 车载 AI 项目经验者优先。
技术能力:精通 TensorFlow/PyTorch,掌握模型微调、量化、蒸馏全流程;熟悉语音识别、多模态融合算法,具备 Code-Switching、多模态冲突处理实战经验。
实战能力:能独立设计后训练方案,主导核心模块攻坚,有团队指导经验者优先;具备强问题分析与技术落地能力,适配研发节奏。
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