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工作职责

自动驾驶软件架构工程师岗位重点聚焦智能驾驶 SoC 平台的软件架构、Runtime 性能优化、异构计算与系统稳定性分析。

主要职责

• 负责 ADAS SoC 平台的软件架构设计与优化
• 负责感知/融合/规划等核心链路的 runtime 性能优化
• 分析并解决复杂运行时问题，包括：Coredump，Memory Leak，卡顿、时延与资源竞争问题
• 优化系统 CPU / Memory / IO / 调度性能
• 参与 CPU/GPU/NPU/DSP 异构计算架构与任务调度优化
• 分析 AI 模型车端部署中的性能瓶颈与资源占用
• 搭建 Profiling、Benchmark 与性能回归分析体系
• 与算法、平台、中间件团队协同推进系统性能与稳定性优化

1.有自动驾驶或具身智能项目经验，熟悉感知/规划方法，有具身智能研发和部署经验者优先；  

2.应用数学、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业业的硕士/博士或者同等工作经验；  

3.熟悉当前主流的深度学习算法，精通一个或多个领域算法研究，包括但不限于目标检测、图神经网络、NLP、大模型等领域；  

4.深入了解数据结构、算法、并行编程、代码优化和大规模数据处理等相关知识；至少精通C/C++或Python编程,有ACM经验者优先；  

5.有计算机视觉及模式识别领域顶会(CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS)或顶刊(TPAMI/IJCV/TIP)者优先；有顶级学术比赛成果或实际工程项目经验者优先。 

• 计算机科学、计算机工程相关专业
• 5 年及以上 Linux/QNX 嵌入式开发经验
• 有大型自动驾驶或车载平台项目经验
• 扎实的 C/C++ 基础与系统编程能力

核心能力要求

• 熟悉 Linux/QNX 内核机制
• 具备复杂问题定位与系统级 Debug 能力
• 具备性能优化经验
• 熟悉 Perf、Valgrind、ftrace、gdb 等分析工具
• 理解 CPU/GPU/NPU/DSP 异构计算架构
• 熟悉 Bazel / CMake / Makefile / Shell，了解 Conan

加分项

• AI 推理部署与模型优化经验
• eBPF / Kernel Trace 经验
• ARM 平台性能优化经验
• QNX System Profiler 使用经验