在景联文科技，我们最近做了一个决定，设立一笔千万级的专项人才基金。

这笔钱，不用于买最新的GPU，不用于租更大的机房。

它的用途只有一个：寻找并投资那些能和我们一起，为下一代AI构建底层“数据基建”的最强大脑。

如果你认为，AI的竞争还停留在“卷模型参数”和“拼算力规模”，那么，你可能错过了这场革命最核心、也最艰难的战场：

当AI走出数字世界，试图理解并改造物理现实时，它遇到的第一个、也是最大的瓶颈，不是算法，而是“数据”。

不是那些描述“图片里有什么”的标注数据，而是能让AI获得常识、理解物理、掌握行业暗知识的“黄金数据”。这类数据的生产，无法靠人海战术，它需要的是顶尖的架构师、科学家和领域专家，去重新定义数据的维度和生产方式。

因此，我们发布这份“悬赏令”，聚焦三个决定未来的核心战场：

悬赏战场一：为机器赋予“物理常识”的具身智能架构师

核心问题

如何让机器人像三岁孩童一样，本能地知道“玻璃是易碎的”、“绳子是柔软的”，并能完成复杂的灵巧操作？

这不是算法仿真能完全解决的，它需要为AI构建一套源于真实物理世界的“感官与常识”数据体系。

我们寻找这样的你：

1、视觉算法工程师

你要研发的，不是普通的SLAM，而是能适应人体剧烈运动、自遮挡的穿戴式视觉-惯性里程计，为机器人提供稳定如本体的“空间感知”。

2、硬件架构师

你将主导设计下一代具身智能数据采集的“感官外壳”，集成多模态传感器，并确保毫秒级的时空同步，从物理层面保障数据的一致性根基。

3、数据系统工程师

你将打造一个能实时吞吐多路视频、位姿、力觉数据，并能将其自动转化为AI可理解格式的“数据中枢”。你要建造的，是连接物理世界与数字模型的桥梁。

如果你痴迷于让机器理解物理法则，并愿意从数据底层解决这个问题，这里有你定义的战场。

悬赏战场二：为大模型注入“思维骨架”的数据科学家

核心问题

如何让大模型不仅“知道”，更能“深度思考”和“逻辑推理”？

下一代大模型的突破，将依赖于高质量的训练数据。我们需要的，是能教会模型“如何思考”的数据，而不仅仅是“是什么”的数据。

我们寻找这样的你：

1、SFT/推理数据科学家

你不再只是处理文本。你的工作是利用大模型本身，去合成、设计和优化那些能激发视觉-语言模型（VLM）进行复杂逻辑推理、多步规划的思维链（CoT）数据。你是模型的“思维教练”。

2、数据平台工程师

你将构建支持海量多模态数据（图像、视频、文本）自动化处理、合成与管理的底层平台。你是让数据生产力发生质变的“发动机工程师”。

如果你相信数据的结构决定模型的智能上限，并擅长用数据塑造思维，这里是你施展的实验室。

悬赏战场三：为传统工业植入“智能灵魂”的算法破壁者

核心问题

如何将老师傅四十年的操作手感、一台精密机床的“亚健康”状态，转化为AI可学习、可诊断的数据？

这是AI价值落地最深、最难，也最广阔的领域。它要求对工业现场有深刻理解，并能将这种理解“翻译”成数据语言。

我们寻找这样的你：

1、算法工程师

你面临的不是公开数据集上的比赛。你需要深入行业现场，针对石油化工、高端制造、设备健康管理等复杂场景，构建从数据采集、知识图谱构建到预测性维护的端到端解决方案。你需要的是解决真实世界复杂问题的能力。

如果你不满足于在象牙塔里调参，渴望用AI解决国民经济命脉中的真实难题，这里有你追寻的答案。

为什么是景联文？为什么值得你揭榜？

我们站在趋势之上：我们坚信，AI的终极竞争是数据体系先进性的竞争。我们all in的，正是定义下一代AI数据标准的“新基建”。

我们提供真正的挑战：这里没有重复性的“调参”工作。你面对的都是如“构建物理常识数据集”、“注入工业暗知识”等业界最前沿、最本质的难题。

我们给予定义规则的权力：作为早期核心成员，你将直接参与定义技术路线、产品形态，乃至行业标准。你的工作将直接塑造未来。

我们有坚定的支持：这笔人才基金，只是我们整体战略投入的缩影。这意味着，对真正的人才，我们有决心提供行业顶级的薪酬、期权和资源支持，让你心无旁骛地挑战巅峰。

揭榜方式：如果你在上述任何一个战场中看到了自己的身影，并感到热血沸腾：

请立即将你的 “揭榜帖” :简历+最能代表你技术实力的作品集/项目阐述/Github链接）发送至：hr@jinglianwen.com，更直接的方式：15715772576（唐女士）

邮件标题请注明：【悬赏揭榜】- [姓名] - [意向战场，如：具身智能架构]

同时，我们也开放各类前端、后端、测试、全栈、产品方案等综合类顶尖技术人才的职位。如果你坚信自己是构建复杂技术产品不可或缺的支柱，同样欢迎你的来信。

这不仅仅是一次招聘。这是一次对未来下注的邀请。我们准备好了资金、方向与决心。你，准备好来定义未来了吗？

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你认为哪个“战场”最具挑战性？或者，你觉得未来AI还缺哪种关键的“数据基建”？欢迎在评论区分享你的真知灼见。