Smart Cockpit AI Product Expert/资深座舱 AI 产品专家/架构师

顶层战略与平台化路线图： 负责主导座舱 AI 体验的长期产品战略，定义跨车型平台的座舱 AI 软件架构与体验规范，制定面向下一代整车架构的 AI 产品路线图。 下一代车载 Agent 架构定义： 顶层设计具备深度推理、多轮复杂任务编排、长期记忆与工具链自适应调用（Tool-use）的车载全局 Agent 系统。定义大模型与车辆控制域、座舱域底层物理信号的深度解耦与安全交互机制。 端云协同与算法策略部署： 联合首席架构师与芯片巨头（如 NVIDIA、高通），主导端侧小模型（SLM）与云端超大模型（VLM/LLM）的混动部署策略。在有限的算力（TOPS）与功耗约束下，定义最优的算力分配与动态调度方案。 多模态全场景流式交互： 定义多模态（声纹、视线、手势、生理体征及环境感知）融合的流式输入与主动交互算法策略，打造具备高时序敏感度、无感唤醒、全时免唤醒的拟人化座舱体验。 指标体系与研发 ROI 管控： 构建严谨、量化的座舱 AI 核心评价指标体系（包括端到端时延、任务完备度、工程成本等）。基于 Core EBIT 视角，优化研发投入与量产效益比，实现平台化架构的高效复用。 战略生态与团队导师： 负责对接国内外顶级 AI 研究机构、大模型供应商及芯片供应商，建立战略级技术生态；指导并培养高素质的智舱产品经理团队，提升团队在 AI 领域的专业深度

教育背景： 计算机、人工智能、数据科学、人机交互或相关专业硕士及以上学历优先。 工作经验： 8 年以上智能座舱、AI 助理、大模型生态或高端 HMI 产品经验，其中至少包含 3 年以上作为核心负责人、成功主导过大型整车平台或千万级用户规模 AI 产品全周期量产的经验。 技术深度： 处于行业前沿的 AI 技术视野，对 Transformer 变体、多模态大模型、强化学习（RLHF）、RAG 等技术演进有深刻理解，并能准确判断其在车载端侧的工程化可行性。 精通主流大算力芯片平台（如 NVIDIA THOR、高通高阶系列）的硬核架构，熟知异构计算、模型量化对座舱系统性能的影响。 具备极强的系统架构思维，能将模糊的、非线性的用户场景解构为高度逻辑化的算法输入与策略需求。 核心素养： 卓越的商业敏锐度、顶层设计能力与抗压能力；具备强烈的逻辑推演精神，以客观变量和量化指标推演产品价值。 语言能力： 优秀的中英文双语无障碍沟通与高层汇报能力