企业是国内深耕移动智能领域的全栈式智能驾驶方案服务商，企业依托长期技术沉淀、完善量产工程体系与全球化布局，在高阶智驾赛道形成多层次差异化竞争力，是行业内少数具备软硬件一体化自研、规模化交付能力的技术平台型企业。 在底层技术路线层面，企业率先确立移动物理 AI 发展路径，持续迭代可解释端到端算法体系，并推出面向移动场景的原生多模态基础模型。

区别于传统依赖高精地图、场景化小模型的技术方案，这套技术框架统一处理图像、空间、语音、地图多维度信息，强化对真实世界物理规则的理解，有效降低跨城市、跨车型、跨地域方案泛化成本，实现无图城市领航、跨楼层自动泊车、全域记忆行车等功能稳定落地。同时企业突破行业固有认知，率先实现燃油车高阶智驾量产落地，攻克传统车型散热、电控、通信适配等工程难题，让高阶辅助驾驶不再局限于新能源车型，覆盖更广的市场区间。 

硬件与感知领域具备完整自研能力，形成从传感器、域控制器到系统集成的完整产品矩阵。自研惯导双目视觉感知方案，依托立体空间感知能力实现通用障碍物精准识别，兼顾感知性能与成本优势；一体化融合感知硬件方案，可以在保障智驾能力前提下降低整车传感器综合投入。算力平台拥有灵活可扩展谱系，覆盖 32TOPS 至千 TOPS 以上不同算力等级，率先完成单芯片舱驾一体方案大规模量产交付，凭借高度集成化架构简化整车电子电气设计，帮助主机厂控制硬件成本、缩短车型开发周期。

所有硬件产品严格遵循车规标准，完成 ISO 26262 功能安全、A-SPICE、TISAX 信息安全等全套权威认证，构建完整安全开发流程。 研发人才与工程体系构成坚实底座。核心研发团队规模超千人，高学历人员占比突出，汇聚感知算法、规划控制、硬件开发、功能安全、整车标定等多领域专业人才；量产工程团队大多拥有一线车企与国际 Tier1 从业背景，熟悉主机厂项目开发流程。企业自建车规级智能制造基地、大型数据中心与完备测试验证平台，打通算法训练、仿真测试、硬件生产、实车标定全链路，具备百万级传感器量产配套能力，能够支撑大批量车型稳定供货。 

商业化落地层面，企业拥有丰富主机厂合作经验，合作品牌覆盖国内外主流车企，量产车型持续扩容，定点项目储备充足，产品覆盖入门家用车至中高端车型，形成全价位段方案矩阵。方案高度模块化、可定制化，能够快速适配不同车企的开发周期与差异化需求，大幅缩短车型智能化开发周期。业务边界持续拓宽，从乘用车逐步延伸至重卡、客车、无人配送机器人等多元移动载体，实现技术跨场景复用。 

全球化布局稳步推进，设立海外研发与本地化运营中心，持续开展海外道路泛化测试，推动国产智能驾驶技术走向国际市场。面向产业长期发展，企业坚持技术自研与量产落地并重，不局限于单一功能开发，致力于打造通用型移动智能基座，持续通过 OTA 迭代优化车辆智能驾驶体验，为主机厂提供长期可持续升级的智能化解决方案。 整体来看，企业核心优势集中体现为：全栈软硬自研的技术壁垒、领先的舱驾一体量产能力、覆盖燃油与新能源车型的适配实力、成熟稳定的大规模制造交付体系，以及乘用车与商用移动装备协同拓展的广阔成长空间，在智驾规模化普及浪潮中具备显著先发优势。

岗位来袭

自动驾驶大规模数据处理工程师(可带团队)

负责自动驾驶数据闭环系统的建设，开发数据发现、数据预处理、数据生产工具链，支撑大规模数据的自动化处理；

处理海量的自动驾驶数据，开发和维护高并发数据处理系统，优化数据模型，存储，网络等系统架构；

硬件产品经理(配送机器人方向)

具备5年及以上轮足机器人、移动底盘、配送机器人行业的]工作经验,有底盘或电机相关开发经验

销售经理/总监(五菱）

具备5年以上大中型汽车零部件企业tier1销售相关工作经历

数字化产品经理(计划方向)

具备5年及以上制造业生产计划、供应链方向B端产品经理专职工作经验，拥有APS、MES、ERP生产模块完整项目落地实战经历；

熟练掌握制造业生产计划全流程业务逻辑，精通MPS、MRP、APS高级排产、产能规划、工单排程、物料齐套校验、计划变更、生产异常处理等核心业务规则；

具备独立操盘完整产品线的能力，可独立完成需求调研、业务建模、方案设计、文档输出、项目推进、迭代复盘的全流程工作；

后端架构师

精通分布式系统原理，具有复杂业务系统解耦设计经验，熟悉DDD、CQRS等架构设计模式；

深度掌握微服务架构，对Service Mesh、Serverless等云原生技术有实际落地经验；

精通Java/Golang技术生态，具备体系化的架构设计与技术选型能力

主导过公司级复杂系统的架构设计与落地；

-参与过开源项目贡献或技术社区影响力建设。

数据平台架构师

有大规模数据管理和检索引擎的开发经验，熟练使用springboot等开发框架，熟悉主流数据库（RocksDB/PostgresSQL）、搜索引擎（elasticsearch、milvus）等数据引擎的实现原理，了解Raft/Paxos等常见的分布式算法；

高性能计算工程师(高通方向)

具备NPU/DSP/GPU等异构计算平台开发和调优经验，了解OpenVX/MediaPipe等异构计算框架；

具有CPU(ARM/x86)，GPU（NVIDIA/Adreno/Mali/PowerVR)、DSP(TI/高通)中的1个或多个平台的高性能计算优化经验，熟悉芯片体系结构和性能分析工具，掌握相应的编程接口或指令集；

重建仿真算法工程师

熟悉3DGS、Diffusion生成模型、多视图几何等核心技术，有三维场景重建、生成式AI在仿真场景应用经验者优先；

世界模型算法工程师

在顶级会议（NeurIPS / ICML / ICLR / CVPR / ICCV / ECCV / CoRL 等）以一作发表过相关方向论文；

有强化学习或模仿学习在仿真或具身环境中的实践经验；

有百万小时级真实数据的处理与训练经验；

有 CUDA 编程、算子优化或推理引擎开发经验。

多模态大模型评测算法专家(移动物理AI)

了解学术界LLM，VLM，WM，VLA，CLIP等方向评测方法，leaderboard优先

分布式训练专家(训练框架/预训练)

 有ACM/ICPC竞赛经验；

 有Cuda编程经验；

了解分布式训练系统、大数据计算框架原理。

多模态大模型预训练算法专家(移动物理AI)

构建下一代具备通用场景移动能力的大模型，负责移动基座场景下原生多模态大模型（VLM/VLA）的预训练算法研发，探索基于世界模型、自回归/Diffusion/FM等生成式架构在端侧/云端的高效训练方案，支撑通用场景移动能力的底座建设；

精通PyTorch/Python，具备大规模数据处理及高性能计算优化经验，在顶级会议（CVPR/ICML/NeurIPS/ICLR）发表过相关论文者优先。

多模态大模型后训练算法专家(移动物理AI)

1.有具身大模型 / 端到端自动驾驶模型（VLA / World Action Model / 端到端驾驶大模型）的后训练或微调经验，熟悉 OpenVLA、π 系列、Dream-Zero 等模型，了解 Diffusion Policy、Flow Matching 等动作生成范式；

2.有移动机器人 / 车辆真机部署与调试经验，熟悉端侧推理优化与车规/嵌入式部署，有完整的训练→真机验证闭环经历；

3.有多传感器融合（视觉、LiDAR、Radar、IMU 等）建模或时空表征相关经验；

4.有大规模分布式训练管线的搭建或优化经验；

5.有多任务学习、迁移学习、元学习、跨本体 / 跨域泛化等方向的研究或项目经验；

6.熟悉模仿学习（IL）、强化学习（RL）、RLHF/DPO/CFG 等后训练与对齐技术；

7.有推理优化相关经验（异步推理、RTC、Test Time Compute 等）；

8.顶级会议（ICRA、CoRL、RSS、CVPR、NeurIPS、ICLR 等）论文发表或相关竞赛获奖。

多模态大模型数据算法专家(移动物理AI)

 熟悉数据工程全链路技术栈（Spark/Flink/Hadoop等），具备构建PB级数据处理pipeline的实践经验；

了解学术界LLM，VLM，WM，VLA，CLIP等方向已有公开数据集优先；

了解多模态大模型训练对数据的需求特性，掌握数据治理、去重、质量评估相关技术。

大模型训练推理优化算法专家(移动物理AI)

有Cuda编程经验，了解分布式缓存、大数据计算框架原理；

有ACM/ICPC竞赛经验者优先。