AI Infra工程师（模型闭环）

1. 训练-推理-仿真-评测全链路打通：设计自动化管线支撑天级迭代；建设模型版本管理、实验追踪、效果对比基础设施；打通训练集群与推理服务模型同步，支持灰度发布与A/B测试

2. 仿真评测体系建设：搭建物理仿真评测环境（Sim2Real验证），设计评测指标与基准；建设开环评测与闭环评测双轨能力；实现评测结果自动回流

3. AI Agent驱动的自动化训练探索：Agent自动识别模型短板→触发数据采集/合成→自动启动训练→评测→决策部署；研究AutoML/NAS在具身模型中的应用；建设“模型自进化”基础设施

4. 模型全生命周期工具链：选型或自研模型开发工具链；建设模型效果可视化分析工具

1. 计算机科学、人工智能等相关专业，硕士及以上学历，3年以上AI工程或ML Infra经验

2. 熟悉深度学习训练框架（PyTorch/TensorFlow），有分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）实战经验

3. 熟悉模型服务化部署（Triton/TensorRT/vLLM/TGI），有推理优化经验

4. 熟悉仿真环境（Isaac Sim/Mujoco/PyBullet）或评测体系建设经验者优先

5. 对AI Agent、AutoML有研究或实践兴趣

6. 具备从0到1搭建ML平台经验，强Owner意识

7. 良好的跨团队协作能力

加分项：

1. 有具身智能/VLA模型训练与部署经验

2. 有强化学习（PPO/SAC/RLHF）训练管线搭建经验

3. 有开源ML平台（MLflow/WandB/Kubeflow）深度使用或二次开发经验

4. 有AI Agent框架（LangChain/AutoGPT/BabyAGI）实践