人工智能
1. 算法架构设计与落地 - 负责 BEV、端到端等核心算法架构的顶层设计、系统分解与接口定义，制定系统层级指标。 - 推动算法架构在项目中的全面落地，协调算法、软件、硬件等多方资源，确保架构方案的可行性与工程化实现。 - 参与算法领域技术路线的评审与决策，评估新技术（如大模型）在业务场景中的应用潜力与风险。 2. 模型全生命周期工程化 - 作为模型SE，深度配合模型团队进行迭代，从数据、训练到推理的全链路进行接口对齐、迭代策略制定与方法论沉淀（如 QAT 量化方法论） - 关注 端到端模型泛化性 问题，从 SE 角度推动解决，加强与上下游团队的沟通，确保模型性能满足业务需求 - 负责模型侧非功能需求的闭环，如 TinyModel 的 IQA（图像质量评估）、脱敏、场景识别等功能的系统设计与落地 3. 仿真与评测体系构建 - 设计并推动模型回灌链路在仿真平台的搭建，支持算法的闭环迭代与性能评测 - 参与构建覆盖感知、规控等核心算法的评测体系，定义关键评测指标与自动化评测工具，支撑算法的快速迭代与验证 4. 跨团队协作与项目管理 - 作为 SE 代表，负责模型相关需求的对接、技术评审与风
招聘公告与岗位信息
所属企业：酷睿程上海分公司
招聘批次：社招/日常
截止时间：2028-09-30
工作地点：上海
发布时间：2026-08-31
招聘方向
人工智能
投递提示
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说明：以上内容依据原始公告字段整理，完整信息以官方公告原文（job）为准。
截止时间：2028-09-30
招聘流程
截止时间：2028-09-30
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投递建议
在正式投递 酷睿程上海分公司 前，建议回到原始招聘公告再次核对投递渠道、截止时间、城市范围和学历要求，尤其留意图片中的补充说明。
如果你同时在看多条校招，建议先处理与 酷睿程上海分公司 匹配度最高、时间要求最明确的岗位，再做海投扩展，避免在信息不完整的职位上投入过多时间。
准备 酷睿程上海分公司 相关简历时，优先保留和岗位关键词、业务方向、目标城市最相关的经历，弱相关内容可以下沉到后半部分。
常见问题 FAQ
建议先看 4 件事：岗位方向是否匹配、城市是否可接受、学历和毕业时间是否符合、投递截止时间是否紧张。如果这 4 项都大致匹配，再花时间优化简历和准备笔面试，投入产出会更高。