你是否想过，未来的汽车将不再只是代步工具，而是一位懂得你、陪伴你的智能同事？Y Combinator W24 明星项目 Toma 正在重新定义人车关系，现面向全球招募 Senior/Staff 工程师加入这场 AI 革命。如果你想亲手打造改变亿万人出行体验的产品，这里或许是你最好的舞台。

为什么选择 Toma

Toma 成立于 2023 年，专注于将大语言模型与智能座舱深度融合，让汽车真正成为用户的“AI 同事”。区别于传统车载语音助手，Toma 的产品能够理解上下文、记忆偏好、主动建议，甚至在你疲惫时接管部分驾驶任务。团队成员来自特斯拉 Autopilot、Waymo、OpenAI 等顶尖机构，已获得 YC 数百万美元种子轮融资，并与多家主流车企建立合作。选择 Toma，意味着你将参与定义下一代智能汽车的交互范式，而非在成熟的赛道上重复造轮子。

岗位职责与技术要求

作为 Senior/Staff 工程师，你将主导 Toma 核心 AI 系统的架构设计与工程落地。日常工作包括优化车载端侧推理性能、设计多模态交互框架、以及与算法团队协作将前沿模型高效部署到资源受限的车载环境中。理想的候选人需要具备 5 年以上后端/系统开发经验，精通 Python/C++，有大规模分布式系统或嵌入式开发背景者优先。我们尤其看重候选人的问题拆解能力——在车载场景中，每一个毫秒延迟、每一比特流量都关乎安全与体验。

Toma 车载助手核心交互示例
class TomaCoWorker:
    def __init__(self, model_path, context_window=128000):
        self.model = load_quantized_model(model_path)
        self.context = ContextMemory(context_window)
        self.car_state = CarStateMonitor()
    
    async def process_command(self, user_input: str) -> Response:
        # 融合车载状态感知上下文
        enhanced_prompt = self.context.build_prompt(
            user_input,
            car_state=self.car_state.get_current_state()
        )
        response = await self.model.generate(enhanced_prompt)
        await self.context.update(user_input, response)
        return response

薪资福利与成长机会

Toma 提供极具竞争力的薪酬待遇，Senior 工程师年薪区间 40-60 万美元，Staff 工程师可达 80 万美元以上，同时附带丰厚的股权激励。团队采用全远程工作模式，不设打卡考勤，但每季度安排线下团建与技术交流会。我们为每位员工提供年度学习预算用于购买课程、书籍或参加技术会议。更重要的是，作为早期核心成员，你将直接影响产品方向与技术决策，这里的成长天花板远超成熟大厂。

如何加入我们

如果你对 AI + 汽车赛道充满热情，欢迎访问我们的招聘页面提交申请。简历筛选后，技术团队会在一周内安排 2-3 轮技术面试，涵盖系统设计、代码实现与文化契合度。Toma 目前正处于高速扩张期，全年滚动招聘，欢迎自荐或推荐优秀人才。

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