DataHub 关键词情报 · 数据更新至 2026-11-03
面壁智能工程与基础设施招聘
本页聚焦面壁智能工程与基础设施相关岗位，便于用户比较岗位职责、地点、薪资标注和详情入口。
活跃公司
- 面壁智能126 · 100.0%
热门地点
- 北京92 · 73.0%
- 深圳15 · 11.9%
- 上海13 · 10.3%
- 成都4 · 3.2%
- 西安2 · 1.6%
岗位方向
- 工程与基础设施126 · 100.0%
OPEN ROLES
代表岗位
智能体研发工程师（AI4Science）
设计并实现面向科学任务的智能体，涵盖任务规划、工具调用、状态记忆与多轮反馈；将智能体接入真实实验平台，完成从需求到闭环运行的全过程，处理真实数据中的漂移、噪声与失败样本；针对不同任务类型，比较不同智能体架构与反馈机制的实际表现，输出方案选型报告
企业信息化平台开发工程师
参与CRM、ERP、财务、人力、OA、采购、合同、项目管理等系统的自研、扩展开发与持续迭代，独立承担需求分析、技术设计、编码、测试、发布和运行维护；将审批、采购、合同、预算、项目交付、员工服务等业务流程线上化和自动化，建设表单、流程引擎、规则配置、消息通知、任务中心和运营看板等通用能力
解决方案架构师
面向政府及医疗、教育等行业客户，提供人工智能解决方案及商业化落地支持，承担企业级技术咨询工作；与销售团队紧密配合，全程推动产品及解决方案的拓展与销售进程，包括方案交流、需求分析、技术选型、方案设计及项目交付，助力客户成功
Agent 架构师
设计并演进 Agent Harness，包括运行时编排、工具调用、上下文与执行环境，支撑编码、搜索等 Agent 的后训练与应用落地；设计 Agent-to-Agent（A2A）协作与任务分解方案，满足生产环境的可靠性、安全与可观测性
Agent 沙盒工程师
构建和维护可扩展的 Agent 沙盒环境，覆盖代码执行、命令行、浏览器/GUI、隔离 workspace 等形态，支撑评估、测试及后续业务扩展；建设 Agent 沙盒统一托管与调度平台，提供创建、调度、回收与基础监管能力
AI研发架构师（AI for AI）
构建AI研发闭环系统，设计并实现自动化研发流水线，通过Agent架构将实验构思、代码编写、集群训练、自动评估和策略反馈全流程串联，打造AI驱动的研发平台；开发AutoResearch Agent，能够自动从最新学术论文中提取灵感、提出实验假设，并将其转化为工程任务进行验证
AI基础设施平台开发工程师（全栈）
参与算力平台、数据平台、训练平台、推理平台、评测平台等内部系统的架构设计、全栈开发和持续迭代，支撑大模型研发全流程的平台化建设；建设数据采集、数据清洗、数据处理、标注生产、质量评估、数据资产管理等能力，提升数据生产链路的自动化、标准化和可追溯性
高级汽车 AI 解决方案架构师
负责车企客户及Tier1客户的技术交流与需求分析；负责智能座舱AI、车载Agent、多模态交互等场景的整体解决方案设计；输出系统架构图、部署架构图、资源评估方案及POC方案；针对客户提出的模型、芯片、资源占用及系统集成问题进行技术解答
具身智能真机部署与评测工程师
维护数据与评测，负责真机数据处理、质量验证、评测体系建设；收集、清洗和管理机器人预训练/微调数据；商用/开源机械臂系统集成与真机评测，支持Teleop数据采集与质量验证；搭建本地真机评测流程，并集成RoboChallenge、RoboArena等开源真机评测体系
解决方案架构师-法律业务线
结合公司已有的标杆客户案例，面向客户提供大模型售前解决方案，协助业务团队实现业绩增长；配合销售团队进行大模型售前交流、POC、解决方案编写、招投标技术方案等工作；挖掘、洞察行业共性需求，调研市场优质方案和产品，帮助产品团队打磨更具市场化的创新应用
解决方案架构师
面向政府及医疗、教育等行业客户，提供人工智能解决方案及商业化落地支持，承担企业级技术咨询工作；与销售团队紧密配合，全程推动产品及解决方案的拓展与销售进程，包括方案交流、需求分析、技术选型、方案设计及项目交付，助力客户成功
售前技术支持解决方案架构师
结合公司已有的标杆客户案例，面向客户提供大模型售前解决方案，协助业务团队实现业绩增长；配合销售团队进行大模型售前交流、POC、解决方案编写、招投标技术方案等工作；挖掘、洞察行业共性需求，调研市场优质方案和产品，帮助产品团队打磨更具市场化的创新应用
训练优化高级工程师
负责大模型预训练加速算法的研究与优化，涵盖MoE、多模态、创新架构等核心方向；针对MoE架构进行专项优化，解决Expert并行、负载均衡、通信优化等关键技术问题；研究并优化多模态模型（Vision-Language、Audio-Language等）的训练效率
训练优化高级工程师
负责大模型预训练加速算法的研究与优化，涵盖MoE、多模态、创新架构等前沿方向；针对MoE架构进行专项优化，包括Expert并行、负载均衡、通信优化等核心问题；研究并优化多模态模型（Vision-Language、Audio-Language等）的训练效率
训练优化高级工程师
负责大模型预训练加速算法的研究与优化，覆盖MoE、多模态、创新架构等方向；针对MoE架构进行专项优化，包括Expert并行、负载均衡、通信优化等核心问题；研究并优化多模态模型（如Vision-Language、Audio-Language等）的训练效率
强化学习架构师/工程师-Infra方向
基于现有强化学习算法框架，建设并部署支撑RL训练高效稳定运行的基础设施；优化强化学习训练流程与框架，持续提升训练效率和模型性能；与团队协作，推动Infra方案落地，保障强化学习模型的高效训练
嵌入式系统工程师
基于瑞芯微平台（RK3566/RK3576/RK3588）进行嵌入式Linux系统开发与NPU模型部署；负责端侧大模型部署全流程，包括模型量化、格式转换（ONNX等）及NPU推理加速
强化学习架构师/工程师-Infra方向
基于现有强化学习算法框架，建设并部署支撑RL训练的高效稳定基础设施；优化强化学习训练流程与框架，持续提升训练效率和模型性能；与团队协作，推动Infra方案落地，保障强化学习模型的高效训练
强化学习架构师/工程师-Infra方向
基于现有强化学习算法框架，建设并部署支撑RL训练的高效稳定基础设施；优化强化学习训练流程与框架，持续提升训练效率和模型性能；与团队协作，推动Infra方案落地，保障强化学习模型的高效训练
强化学习架构师/工程师-Infra方向
基于现有强化学习算法框架，建设并部署支撑RL训练高效稳定运行的基础设施；优化强化学习训练流程与框架，持续提升训练效率和模型性能；与团队协作推动Infra方案落地，保障强化学习模型的高效训练
后端开发工程师-法律业务
负责公司法律业务系统的后端研发与设计工作；参与现有技术架构的重构与优化维护；负责核心模块开发与代码评审，把控项目质量，保障系统平台的高可用、高性能；负责解决项目中的技术难题，进行关键技术难点攻关
多模态训练加速研发工程师-infra
负责大规模分布式训练和推理的基础架构设计、开发与优化，支持千卡以上级别大规模模型训练；针对多模态数据特点，通过多样化的分布式并行策略和通信优化技术，支持长序列训练，解决多模态场景下的训练效率瓶颈
多模态训练加速研发工程师-infra
负责大规模分布式训练和推理的基础架构设计、开发与优化，支持千卡以上级别大规模模型训练；针对多模态数据特点，通过多样化分布式并行策略和通信优化技术，支持长序列训练，有效解决多模态场景下的训练效率瓶颈
多模态训练加速研发工程师-infra
负责大规模分布式训练和推理的基础架构设计、开发与优化，支持千卡以上级别大规模模型训练；针对多模态数据特点，通过多样化的分布式并行策略和通信优化技术，支持长序列训练，解决多模态场景下的训练效率瓶颈
训练优化高级工程师
负责大模型预训练加速算法的研究与优化，涵盖MoE、多模态、创新架构等方向；针对MoE架构进行专项优化，包括Expert并行、负载均衡、通信优化等核心问题；研究并优化多模态模型（如Vision-Language、Audio-Language等）的训练效率
多模态Infra负责人
负责多模态训练基础设施的整体架构设计与技术规划，主导Infra方案的落地实施；搭建并优化大规模训练系统，确保千/万卡级别集群的高效稳定运行；主导训练框架的选型、优化与二次开发，持续提升训练效率与资源利用率
训练优化高级工程师
负责大模型预训练加速算法的研究与优化，涵盖MoE、多模态、创新架构等方向；针对MoE架构进行专项优化，包括Expert并行、负载均衡、通信优化等核心问题；研究并优化多模态模型（Vision-Language、Audio-Language等）的训练效率
AI Infra工程师
大模型与多模态模型的量化方案设计与实现；权重量化、激活量化及混合精度策略的工程化落地；量化过程中异常值的分析与处理，包括对精度影响的评估与策略选择；KV Cache、Attention、FFN等核心模块的量化与验证
运维开发工程师
独立规划并搭建生产级K8s集群，设计高可用架构；维护容器镜像仓库（Harbor、Docker Registry）和CI/CD流水线；将传统应用迁移至容器化环境，优化资源利用率；部署和调优大模型服务，确保低延迟和高吞吐量
车机技术架构师
负责车端大模型应用架构设计与落地，聚焦舱内外视觉理解、意图识别、哨兵、记忆、Agent等场景；协调算法、工程、测试及外部合作方（主机厂/供应商），完成工程开发与项目交付；优化推理效率，降低CPU/NPU/GPU资源占用，确保系统稳定运行
AI算力调度平台开发工程师
负责AI算力调度平台核心服务的设计、开发与持续演进，支撑模型训练、研发调试、镜像管理、数据流转等关键场景；基于Kubernetes/Volcano构建资源管理、项目配额、任务调度、队列治理、优先级与抢占等核心能力，持续提升GPU资源利用率与平台吞吐能力
训练优化高级工程师
负责大模型预训练加速算法的研究与优化，涵盖MoE、多模态、创新架构等方向；针对MoE架构进行专项优化，包括Expert并行、负载均衡、通信优化等核心问题；研究并优化多模态模型（Vision-Language、Audio-Language等）的训练效率
AI算子优化工程师
面向GPU/昇腾架构开展算子性能画像、热点定位与优化，持续提升吞吐与时延稳定性；结合训练与推理场景，协同框架与编译链路进行内核调优、算子融合、内存访问与并行策略优化；建设性能基线与度量方法，沉淀可复用的优化范式与最佳实践，推动持续优化闭环
强化学习架构师/工程师-Infra方向
基于现有强化学习算法框架，建设并部署支撑RL训练的高效稳定基础设施；优化强化学习训练流程与框架，持续提升训练效率和模型性能；与团队协作，推动Infra方案落地，保障强化学习模型的高效训练
具身智能平台工程师
负责真机与仿真数据的处理、质量验证及评测体系建设；收集和清洗大规模预训练数据，支持模型训练需求；完成商用及开源机械臂系统的集成与真机评测；支持 Teleop 数据采集流程与数据质量验证；在 Isaac Sim/MuJoCo 仿真环境中搭建任务场景并生成训练数据
售前解决方案架构师
结合公司标杆客户案例，面向客户提供大模型售前解决方案，协助业务团队实现业绩增长；配合销售团队进行大模型售前交流、POC验证、解决方案编写、招投标技术方案等工作；挖掘、洞察行业共性需求，调研市场优质方案和产品，帮助产品团队打磨更具市场化的创新应用
多模态训练加速研发工程师（基础设施方向）
负责大规模分布式训练和推理的基础架构设计、开发与优化，支持千卡以上级别大规模模型训练；针对多模态数据特点，通过多样化的分布式并行策略和通信优化技术，支持长序列训练，有效解决多模态场景下的训练效率瓶颈，追求业界最领先的性能
前端开发实习生
负责中大型项目中的复杂模块开发，确保功能按时、稳定上线；快速定位和解决开发中、测试阶段及线上的各类前端技术问题，如性能瓶颈、兼容性难题、交互逻辑缺陷等；持续对负责的项目模块进行性能优化（加载速度、运行时流畅度）和用户体验打磨
资深运维工程师
负责保障大规模AI集群的计算、网络和存储系统的稳定运行，监控、识别并解决各类线上问题；协助IDC和各类软硬件供应商完成大规模集群的部署、联调、上线运行；建设大规模集群的运维能力和运维体系，并对平台客户提供相关技术支持
预训练Infra负责人
负责预训练基础设施的整体架构设计与技术规划，主导Infra方案的落地实施；搭建并优化大规模预训练系统，确保千/万卡级别集群的高效稳定运行；主导分布式训练框架的选型、优化与二次开发，持续提升训练效率与资源利用率
强化学习Infra负责人
负责强化学习训练平台的整体架构设计与技术规划，主导Infra方案的落地实施；搭建并优化RLHF/RL训练基础设施，确保强化学习训练的高效稳定进行；主导强化学习框架的选型、优化与定制开发，持续提升训练效率和模型性能
Android开发实习生
负责公司大模型产品的Android客户端研发；根据功能需求和设计方案进行开发，完成代码的编写和调试工作；参与产品需求分析，设计系统技术方案，核心代码开发和系统调优；参与各专项技术调研，改进系统性能与稳定性
数据工程师
负责构建面向大模型训练的高质量数据体系，主导语音、视觉、多模态数据的采集、存储、清洗及特征工程；探索基于生成式模型的合成数据构建，包括数据增强、对抗生成等技术；设计与实施数据质量评估体系，开发高质量、高知识密度的数据筛选机制
高级数据开发工程师
负责复杂业务需求的数据模型设计与开发，确保数据质量和系统稳定性；参与数据平台的架构设计与优化，提升数据处理效率和系统性能；负责数据管道的建设与维护，包括ETL流程的设计与实施；与数据科学团队协作，将数据转化为业务洞察，支持决策制定
训练优化高级工程师
负责大模型预训练加速算法的研究与优化，涵盖MoE、多模态、创新架构等方向；针对MoE架构进行专项优化，包括Expert并行、负载均衡、通信优化等核心问题；研究并优化多模态模型（Vision-Language、Audio-Language等）的训练效率
算力平台开发/运维工程师
负责GPU算力平台的开发、运维、监控告警与故障排查，保障平台稳定运行；开发和维护运维自动化工具，提升运维效率，降低人工干预成本；参与算力平台的容量规划、性能调优与资源调度优化；搭建和完善监控体系、日志系统与故障诊断平台
强化学习架构师/工程师-Infra方向
基于现有强化学习算法框架，建设并部署支撑RL训练的高效稳定基础设施；优化强化学习训练流程与框架，持续提升训练效率和模型性能；与团队协作，推动Infra方案落地，保障强化学习模型的高效训练
后端开发工程师（法律方向）
负责公司法律业务、智能车机、AI教育等业务线的业务研发与设计工作；对现有技术架构进行重构、优化和维护；负责核心模块开发、代码评审，把控项目质量，保障系统平台的高可用、高性能；负责解决项目中的技术难题，进行关键技术难点攻关
DevOps工程师（私有化部署方向）
设计和优化产品的私有化部署方案，支持物理机、虚拟机、私有云等多种客户环境；负责大语言模型(LLM)的私有化部署和优化，包括模型加载、推理服务配置和性能调优；部署和维护RAG(检索增强生成)系统，包括向量数据库、知识库管理、文档处理管道等组件
后端工程师
参与AI Agent相关产品的后端研发，快速搭建应用；持续在各种场景下探索，利用AI能力提升和优化产品体验，提升工程效率；参与各专项的技术调研，新技术引入等前瞻项目，推动适合的技术应用于新产品的开发，解决实际问题
AI算子优化工程师
面向GPU/昇腾架构开展算子性能画像、热点定位与优化，持续提升吞吐与时延稳定性；结合训练与推理场景，协同框架与编译链路进行内核调优、算子融合、内存访问与并行策略优化；建设性能基线与度量方法，沉淀可复用的优化范式与最佳实践，推动持续优化闭环
AI算子优化工程师
面向GPU/昇腾架构开展算子性能画像、热点定位与优化，持续提升吞吐与时延稳定性；结合训练与推理场景，协同框架与编译链路进行内核调优、算子融合、内存访问与并行策略优化；建设性能基线与度量方法，沉淀可复用的优化范式与最佳实践，推动持续优化闭环
基础设施工程师 - 数据采集与爬取
独立设计、实现并维护针对多样化、不稳定外部数据源的爬虫系统；构建并维护具备重试、去重、容错与监控特性的数据采集管道；在Kubernetes和云基础设施上部署并管理大规模分布式爬取系统；在采集管道中合理使用Postgres、Redis等中间件，确保可靠性并规避常见使用误区
工程架构师（AI教育平台）
统筹前后端、算法工程团队的研发管理工作，负责需求拆解、排期规划、任务分配与进度把控，建立敏捷开发机制，提升团队交付效率；衔接产研团队，保障业务目标与技术落地协同推进；主导AI教育平台技术架构优化与重构，重点保障系统高并发场景稳定性，支撑未来多所学校规模化使用，规避系统宕机、响应延迟等问题
多模态数据管线平台开发工程师
负责多模态数据管线平台的设计、开发与运维，支持文本、图像、音频、视频等非结构化数据的采集、处理、存储与计算；在数据管线平台上进行计算任务的深度优化，包括性能、资源利用率、稳定性与成本优化
端侧AI Agent工程师
设计端侧AI Agent软件架构，实现感知、规划、决策、记忆管理等核心模块；将全模态/多模态模型部署到Jetson、RK、高通等端侧芯片，完成量化与性能优化；使用TensorRT/ONNX/TFLite等框架进行推理部署，保障低时延与稳定性
高级数据基础设施工程师
实现和维护可复用的库、模块和平台，用于大规模数据采集与处理；根据系统设计，构建基础设施组件，如代理服务、镜像管道、可靠调度器及中间件抽象层；确保采集管道及支撑系统在数百PB至ZB规模下的可靠性、可扩展性和效率
端侧智能软件开发工程师
负责AI Agent在端侧的整体软件架构设计与模块实现，包括感知、规划、决策、工具调用、记忆管理等核心功能；设计与实现多模态数据采集、缓存、预处理管线，支持视频/语音/传感器数据的高效处理
内容安全策略产品经理
负责公司产品的内容合规与安全，配合业务迭代节奏，制定合理有效的安全策略，保障平台安全；负责公司安全平台及评测系统的搭建，参与产品规划、需求管理全流程，提升安全审核业务全流程效率；负责端侧大模型的内容安全产品策略制定，包括机审模型标签与策略体系，根据大模型生成内容的风险场景，完善符合业务需求的安全能力
机器人数据与部署工程师
负责真机与仿真数据的处理、质量验证及评测体系建设；收集和清洗大规模预训练数据，保障数据质量与多样性；完成商用及开源机械臂系统的集成与真机评测；支持Teleop数据采集流程搭建与数据质量验证
测试工程师
负责智能体产品从模型层到产品层的全链路质量保障，设计并落地评测与测试方案；构建LLM/Agent评测体系，包括评测集构建、判定标准设计（LLM-as-a-Judge或规则+人工）、工具调用与多轮上下文的量化验证
智能体全栈开发工程师
负责智能体应用的设计、开发与迭代，对项目架构质量与交付质量负责；与产品、FDE工程师协作，在杂乱的需求中找到共性，输出通用的产品/架构方案；应用Vibe Coding等AI Native开发方式，提升开发与交付效率
前线部署工程师（FDE）-苏州
售前阶段：开展业务调研和需求分析，编写技术方案，包括系统架构、模型选型、数据方案、部署方式和成本测算，并向客户业务和技术负责人宣讲；方案验证阶段：在2至6周内开发可运行原型，包括提示词设计、检索增强生成、智能体、函数调用，设计评估集和验收指标，推动项目转入正式合同
FDE工程师（智能硬件与AgentOS方向）
负责智能硬件及Agent OS产品在客户现场的部署、集成、调试和适配；参与系统架构设计、模块开发和软硬件接口联调，解决设备、系统、模型及应用之间的兼容性问题；负责Agent OS的模型部署更新、系统更新、模型管理和应用切换等功能落地
Agent全栈工程师（系统工程）
负责面壁模型与Agent在目标硬件平台上的部署适配、运行支撑及性能优化，结合CPU/GPU/NPU、内存、带宽和功耗等约束，设计合理的运行方案；分析模型推理、Agent调度、工具调用、数据传输等链路，通过Profiling和可复现实验定位瓶颈，优化时延、吞吐、资源消耗与长时间运行稳定性
Agent全栈工程师（应用工程）
与行业伙伴的业务、产品和技术团队协作，理解真实任务与业务流程，明确Agent产品的使用场景、功能边界、数据权限和验收标准；负责Agent应用的架构设计和核心代码开发，建设任务编排、工具调用、上下文与状态管理等能力，按场景需要接入知识检索、业务系统及多模态能力
Agent Harness 研发工程师/架构师
负责企业级Agent Harness框架内核设计与开发，实现Agent主循环（ReAct）、状态管理、Memory/Context管理、Orchestrator任务编排、Skill/Tools插件体系、子Agent派生、限流等核心能力，保障框架可扩展、安全可控
AI Agent平台软件工程师
设计并实现Agent Runtime，包括会话状态管理、工具调用调度、多模态流（音频/视频/文本）的并发处理与同步；负责云端实时API网关，包括协议转换（WebSocket全双工协议适配）、多模型路由、故障切换和延迟链路追踪
嵌入式硬件工程师
负责面向全模态AI交互场景的端侧硬件方案开发；参与边缘AI设备（摄像、麦克风阵列、显示、音频输出等多模态外设）的硬件方案设计与评估；负责从开发板相关的原理图设计、器件选型、Layout Review、EMC/信号完整性排查
智能体基础设施工程师
构建Harness系统：设计智能体执行基础设施任务，研究智能体完成基础设施任务的能力边界，并探索更高效的完成方式；探索智能体与基础设施的结合：将基础设施从人工驱动升级为智能体驱动，推动基础设施系统从工具集合演进为能自我优化的系统，自主发现问题、迭代方案、积累经验并复用
真机Infra专家（异构机器人平台与部署）
设计并实现异构机器人接入与运行框架，统一观测、动作、设备状态和控制接口，支持不同机械臂、双臂平台、末端执行器及传感器的快速接入；打通模型推理到机器人执行的完整链路，优化数据预处理、推理调度、通信与控制时序，解决延迟、抖动、动作衔接和长时间运行中的稳定性问题
企业信息化平台开发工程师
参与CRM、ERP、财务、人力、OA、采购、合同、项目管理等系统的自研、扩展开发与持续迭代，独立承担需求分析、技术设计、编码、测试、发布和运行维护；将审批、采购、合同、预算、项目交付、员工服务等业务流程线上化和自动化，建设表单、流程引擎、规则配置、消息通知、任务中心和运营看板等通用能力
端侧智能软件开发工程师(A216933)
构建高性能、可靠的端侧智能软件栈与AI Agent运行框架，使模型与智能体在资源受限设备上实现低时延、稳定、可扩展的智能行为；负责AI Agent在端侧的整体软件架构设计与模块实现，包括感知、规划、决策、工具调用、记忆管理等
智能体数据工程师（仿真环境方向）
构建和维护智能体任务沙盒，覆盖代码执行、命令行、浏览器、GUI、文件系统等环境；面向文本及图像、音频、视频等多模态场景，设计并扩增可交互的智能体任务；将真实业务场景转化为包含初始状态、工具、环境和验证规则的可执行任务
智能体后端工程师(A105435)
负责基于大语言模型的智能体应用后端架构设计、核心模块开发与持续优化；负责任务规划、任务拆解与执行调度；负责工具调用、插件系统及外部系统集成；负责多轮对话、上下文管理与长期记忆；负责工作流编排、多 Agent 协作及 Human-in-the-Loop 机制
评测工程师 - 智能体方向
从0到1搭建覆盖基础模型与应用模型的评测体系，包括评测集构建、评估流程设计、评估指标定义等，推动评测方法论持续迭代，弥补商业化评测、人评/体感评测、黑盒评测等维度的空白；设计并落地端到端的评测自动化Pipeline，提升评测效率和覆盖度，避免人力高成本、低效率的模式
硬件专家 / 硬件方案架构师
结合产品定义与上层软件运行特性，输出主控平台与核心器件选型结论及论证过程，明确性能、成本、功耗取舍依据；将选型结论展开为完整硬件架构，包括计算与存储配置、接口与扩展拓扑、供电架构、散热与结构约束、整机形态与认证边界、BOM成本结构
智能体后端工程师
负责基于大语言模型的智能体应用后端架构设计、核心模块开发与持续优化，包括任务规划、任务拆解与执行调度；负责工具调用、插件系统及外部系统集成，支持多轮对话、上下文管理与长期记忆机制；负责工作流编排、多Agent协作及Human-in-the-Loop机制的设计与实现
售前解决方案架构师（IoT业务）
负责端侧AI能力在IoT场景中的产品化落地，包括语音、多模态感知、上下文理解、设备控制等；构建端侧智能能力框架，包括意图识别、场景引擎、记忆系统、策略决策等；推动“被动控制”向“主动服务”的产品演进，包括自动化触发、预测式服务等
售前解决方案架构师(汽车业务)
负责车企主机厂及Tier1客户的技术交流、需求调研与分析，准确理解客户业务场景与技术诉求；负责智能座舱AI、车载Agent、多模态交互、智能车控等场景的整体解决方案设计；输出系统架构图、部署架构图、资源评估方案、POC测试方案及技术建议书
相关搜索词
这些词用于覆盖真实搜索需求，也方便用户继续定位公司、城市、岗位方向和薪资信息。
面壁智能工程与基础设施招聘面壁智能工程与基础设施招聘有哪些公司面壁智能工程与基础设施招聘薪资面壁智能工程与基础设施招聘岗位AI招聘面壁智能工程与基础设施招聘面壁智能招聘工程与基础设施招聘