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職責(zé)描述： 擬進(jìn)站課題：面向發(fā)動機智能診斷的大模型輕量化集成技術(shù)研究與應(yīng)用 擬解決的關(guān)鍵問題： "結(jié)合濰柴在商用車領(lǐng)域的大批量應(yīng)用基礎(chǔ)，通過蒸餾技術(shù)探索解決大模型在后市場服務(wù)診斷場景落地的核心痛點，推廣應(yīng)用至海內(nèi)外幾千家售后服務(wù)站數(shù)萬名維修工程師，具體涵蓋以下內(nèi)容： 1. 大模型輕量化技術(shù)：針對商用車后市場中模型算力受限、實時性要求高的問題，研究基于PB級維修與工況數(shù)據(jù)的大模型蒸餾、剪枝和量化壓縮技術(shù)，開發(fā)適配發(fā)動機診斷的輕量模型。目標(biāo)實現(xiàn)端側(cè)推理延遲≤100ms，故障召回率≥95%。模型可穩(wěn)定運行于ARM架構(gòu)等車規(guī)級嵌入式設(shè)備，支持跨平臺部署，解決復(fù)雜工況下診斷不及時的核心瓶頸。 2. 診斷工具集成優(yōu)化：構(gòu)建云端訓(xùn)練、邊緣部署的端云協(xié)同架構(gòu)，提升模型更新與推廣效率。終端工具需滿足車規(guī)指標(biāo)（溫度、沖擊、防護等級、EMC等），適配Windows/Linux/Android系統(tǒng)。模型更新周期不低于1月，診斷結(jié)果可斷點續(xù)傳（誤差≤0.1%），實現(xiàn)向國內(nèi)外數(shù)千家售后服務(wù)站推廣，服務(wù)數(shù)萬維修人員，提升平均診斷效率與準(zhǔn)確性。 3. 領(lǐng)域自適應(yīng)技術(shù)：建立濰柴專屬發(fā)動機故障知識圖譜作為蒸餾約束，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)與小樣本建模技術(shù)，提升模型在新車型、新工況下的泛化能力。支持離線或弱聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的持續(xù)學(xué)習(xí)機制，部署后能基于實際數(shù)據(jù)增量更新，保障系統(tǒng)長期高效運行并保持高精度診斷能力。" 任職要求： 人工智能、控制科學(xué)與工程、計算機科學(xué)與技術(shù)（機器學(xué)習(xí)）、電子信息、車輛工程、內(nèi)燃機等專業(yè) 1.至少1項大模型壓縮（蒸餾/量化/剪枝）相關(guān)研究經(jīng)歷； 2.在車規(guī)級嵌入式系統(tǒng)（如ARM架構(gòu)）部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實踐經(jīng)驗； 3.有參與智能網(wǎng)聯(lián)汽車及汽車電子領(lǐng)域故障診斷項目經(jīng)驗； 4.熟悉CAN總線協(xié)議或ISO 14229（UDS）診斷標(biāo)準(zhǔn)。 博士后在站期間基本要求： 1. 全職到企業(yè)開展博士后課題研究，結(jié)合業(yè)務(wù)場景完成專利不低于5項； 2. 基于企業(yè)平臺申請省自然基金，參與國家重點研發(fā)計劃項目等工作； 3. 工程化落地應(yīng)用大模型輕量化集成技術(shù)不低于10項； 4. 遵守企業(yè)保密、信息和數(shù)據(jù)安全相關(guān)規(guī)定。 注：可全職或兼職