AI及云端训练前瞻科学家_XC
Bosch Group • Suzhou, Jiangsu, China
30 天前
职位描述
- Job Description* 我们正在寻找一位具有前瞻视野的技术负责人,负责前瞻研究部门中 *“AI 与数据 / 云计算”领域* 的整体技术方向.该岗位将构建端到云的技术桥梁,核心使命包括两个方面 : * *AI战略方向* : 探索并孵化下一代算法技术(如大语言模型 LLMs,端到端自动驾驶 E2E Driving). * *云架构设计* : 定义支撑“数据闭环(Data Closed-Loop)”的数据基础设施,包括车辆数据采集,自动标注流程,云端仿真与模型训练平台. *主要职责* 1. 技术前瞻与战略探索(AI 与云技术趋势) * 跟踪全球*云原生汽车架构(Cloud-Native Automotive Architecture)*发展趋势,重点关注*混合云解决方案(Edge-to-Cloud 协同)*以及中国本地*主权云(Sovereign Cloud)*合规要求. * 研究云端仿真技术(如 *World Model*)及数据管理技术(如*用于RAG的向量数据库,合成数据生成技术*). * 构建 *“AI 与云技术版图(AI & Cloud Tech Landscape Map)”*,识别在提升系统智能的同时优化算力成本的技术机会. 2. 云与数据架构设计(核心基础能力) * *数据闭环架构(Data Closed-Loop)* : 设计自动化数据处理流程的高层架构,包括*数据采集 → 数据清洗 → 自动标注(Foundation Model驱动)→ 模型训练 → OTA更新*. * *混合算力策略(Hybrid Compute Strategy)* : 明确哪些计算任务在车端(Edge NPU)执行,哪些任务在云端执行,例如 * Shadow Mode 数据过滤逻辑 * 大规模模型训练等高算力任务. * *仿真基础设施(Simulation Infrastructure)* : 主导设计用于 *L3 / L4自动驾驶算法验证的大规模云端仿真平台*,确保符合 *ISO 8800* 等相关标准. 3. 深度技术分析(可行性与成本管理) * 撰写*云计算 ROI 与 FinOps 深度分析报告*,评估大规模模型训练与数据存储扩展的成本影响. * 为云服务选择提供 *“自建 vs 采购(Make vs Buy)”* 的技术与成本建议(如 AWS,Azure 或私有云). * 评估*车云协同计算(Vehicle-Cloud Collaborative Computing)*的技术可行性,例如远程控制协议(RCP)的延迟分析. 4. 创新孵化与技术落地 * 指导创新团队(Innovation Squad)开发 *云原生技术 PoC(概念验证)*,例如 : * 基于 RAG 的云端知识库系统(与车辆连接) * Shadow Mode 数据触发机制等. * 确保所有云端技术验证项目符合 *网络安全与数据隐私法规要求*. *Qualifications* *教育背景 : *计算机科学,云计算,人工智能或相关专业*硕士或博士学历*. *工作经验 : * * *8年以上软件工程经验*,其中至少 *3年以上云架构或数据基础设施相关经验*. * 在 *汽车,物联网(IoT)或科技行业* 处理大规模设备数据的实际经验. *技术能力(云计算 + AI 复合能力)* * *云原生技术* : 精通 *Kubernetes (K8s)*,Docker,微服务架构,熟悉主流公有云平台(AWS / Azure / 阿里云等) * *数据基础设施* : 有*数据湖平台*(如 Snowflake,Databricks)经验;熟悉*向量数据库*(如 Milvus,Pinecone,用于 LLM 场景);熟悉*数据管道系统*(Kafka,Airflow). * *AI工程体系* : 理解 *MLOps 工作流*(如 Kubeflow,MLflow); 具备云端模型部署与服务化经验 *商业与成本意识 : *能够进行云计算总体拥有成本(TCO)分析; 具备云资源优化能力(如 Spot Instance,GPU 利用率优化) *语言能力 : *中英文流利