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1. 负责SOC芯片产品的市场调研与需求分析，深入理解目标应用场景（如智能座舱、边缘计算、AIoT、数据中心等），提炼客户核心需求，输出产品定义方案； 2. 主导芯片规格定义，包括CPU/GPU/NPU算力配置、制程工艺选择、内存带宽、接口协议（如PCIe、DDR、MIPI等）、功耗目标等关键参数的权衡与决策； 3. 结合公司技术能力、市场趋势与竞争格局，制定SOC芯片产品的战略规划与产品路线图，明确产品代际演进方向与关键技术节点； 4. 主导从立项、流片、量产、市场导入到产品退市的完整生命周期管理； 5. 深度参与重点客户的技术交流与商务谈判，理解客户定制化需求，推动产品方案在客户端的De…
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1.全局与局部规划：设计并优化全局路径、局部轨迹、动态避障和在线重规划算法，处理窄路、会车、绕障及复杂路口等场景。 2.作业规划算法：面向割草场景开发区域分解、覆盖路径、贴边作业和漏割补偿策略，兼顾覆盖率、重复率、转弯次数与能耗。 3.运动控制算法：基于差速、阿克曼等底盘模型开发横纵向控制、轨迹跟踪和速度规划算法，提升跟踪精度、平顺性与稳定性。 4.安全与降级策略：设计限速、停车、急停、控制接管、传感器异常和定位失效等安全策略，明确算法运行边界。 5.仿真与真机验证：建立规划控制离线回放、仿真和实车测试体系，分析轨迹误差、舒适性、通过率及失败案例并持续迭代。
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1.多传感器融合定位：设计并优化GNSS/RTK、IMU、轮速、激光雷达和视觉融合定位方案，提升遮挡、振动、坡地及GNSS间歇失锁场景下的定位连续性与精度。 2.SLAM与地图系统研发：负责激光/视觉SLAM、地图构建、重定位和地图维护，解决机场大范围、草地弱纹理及环境变化带来的定位退化问题。 3.导航与路径规划：开发全局与局部规划、动态避障、覆盖式作业和贴边行驶算法，兼顾作业效率、轨迹平滑度、能耗与安全距离。 4.复杂场景鲁棒性优化：针对雨雾、逆光、扬尘、遮挡、颠簸和传感器异常建立降级策略，推动算法从样机验证走向稳定量产。…
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【职位总结】 我们正在寻找一名VLA大模型算法工程师，负责视觉语言动作模型在机器人平台上的训练、评测与部署。你将连接多模态理解、策略学习和机器人真机控制，围绕数据采集、模型微调、动作生成、Sim-to-Real及端侧推理建立完整技术闭环，推动VLA能力从模型验证走向真实任务落地。 【核心职责】 1.VLA模型研发：研究并实现Transformer、VLM、Diffusion/Flow Matching、Action Token和Policy Model等技术，完成模型选型、复现、微调与架构改进。 2.机器人数据工程：建设遥操作采集、轨迹切分、清洗、标注、数据配比和增强流程，提升数据质量、任务…
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【职位总结】 我们正在寻找一名环境感知算法工程师，负责割草机器人和机场无人底盘的视觉及多传感器感知算法研发。你将围绕障碍物检测、语义分割、可通行区域识别和目标跟踪，提升系统在弱光、雨雾、扬尘、逆光及复杂动态环境中的感知准确性与稳定性。 【核心职责】 1.视觉感知算法研发：负责目标检测、语义/实例分割、可通行区域识别、边界检测及目标跟踪算法的设计、训练与优化。 2.多传感器融合感知：融合相机、2D/3D激光雷达、毫米波雷达和超声波数据，提升近场盲区、低能见度及动态障碍物场景下的可靠性。 3.复杂环境适配：针对雨雾、弱光、逆光、阴影、扬尘、草丛摆动和反光目标等长尾问题，制定数据与模型优化方案。…
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岗位JD： 一、岗位概述 兼具芯片技术理解力、智能驾驶行业认知和视频内容制作能力的复合型人才。需负责将复杂的芯片与智驾技术转化为易于理解的市场传播内容，通过视频、图文等多媒体形式，向行业客户、开发者及公众传递产品价值与技术领先性。 --- 二、岗位职责 技术内容传播 - 技术内容产出：深入理解公司AI芯片及智能驾驶解决方案的技术架构（如NPU、ISP、端到端大模型等），完成技术转译传播等内容 - 行业趋势跟踪：持续关注智驾芯片行业动态、竞品及技术路线，提炼差异化传播点 视频内容制作 - 技术营销视频全流程制作：完成产品优势、技术解读、客户案例等视频的脚本撰写、拍摄、剪辑与后期 - AI剪辑工…
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1. 负责PTQ/QAT等模型量化工具链的开发，支持 INT4/INT8/FP16/W8A16 等多种精度组合的量化方案落地。 2. 开发和维护模型精度分析工具链。 3. 参与模型在 NPU 硬件上的部署适配。 4. 参与自研 AI 编译器（NPU 芯片）的功能开发和性能优化，包括量化、图优化等功能的开发和维护。 5. 支持大语言模型（LLM）和视觉模型在 NPU 上的量化部署与精度调优。
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1、代码功能安全合规整改（MISRA C:2012违规修复、不安全代码重构） 2、补充软件需求、设计文档、追溯矩阵 3、执行单元测试（VectorCAST），达成MC/DC覆盖率目标 4、修复静态分析及测试发现的缺陷
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1. 参与SOC芯片DFT（可测性设计）方案制定与实施，包括Scan链插入、MBIST、Boundary Scan、JTAG等。 2. 协助完成DFT相关的设计、仿真、时序分析等工作。 3. 参与ATPG向量生成与仿真验证，协助测试向量调试与故障分析。 4. 参与芯片投片前各项Signoff检查。 5. 协助DFT模式时序约束文件产生，与前后端团队协作完成相关时序与功耗收敛工作。
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1. 负责可编程AI加速单元底层算子库的设计、开发和优化，并在AI编译器及端侧适配接入。 2. 针对硬件平台，负责神经网络模型中定制化算子需求的性能评估和实现，完成模型部署的原型验证。 3. 跟踪算子领域新技术，根据AI模型发展趋势和硬件特性持续丰富算子库、提升算子性能。
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1. 研发基于强化学习（RL）或模仿学习（IL）的AI方向应用。 2. 研发基于多模态传感器（Camera、LiDAR、Radar）的构建面向复杂场景的三维空间理解与语义重建。 3. 跟踪 CVPR/ICCV/NeurIPS/ICRA/CoRL等顶会最新进展，推动前沿技术落地。 4. 与系统、硬件、产品团队紧密协作，推动算法从 Demo 到量产。
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1. 负责智能座舱HMI软件设计及开发工作。 2. 完成智能座舱HMI各种视觉效果和交互操作的开发。 3. 分析智能座舱系统产品需求，转换产品工程实现方案及开发可行性分析。 4. 编写单元测试代码对所开发的功能进行有效测试。
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1. 设计、开发和维护编译器前端、中端、后端。 2. 负责主流AI模型在编译器中的各类优化，包括图优化、内存优化、codegen优化等。 3. 分析和解决编译器中出现的各类问题，包括但不限于性能、精度和稳定性等问题。 4. 支持定点客户的模型编译、优化和部署。 5. 编写、维护编译器相关的各类文档。
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1. 参与芯片模块级物理设计工作，协助完成布局布线（Place & Route）、时钟树综合（CTS）、时序分析及物理验证等基础工作。 2. 配合团队处理模块级时序收敛、功耗优化、面积优化等相关问题，参与ECO工程变更执行。 3. 参与芯片物理验证工作，包括DRC（设计规则检查）、LVS（版图与原理图一致性检查）、IR Drop分析等。 4. 协助整理模块级设计交付数据，配合完成从Netlist到GDSII的全芯片Signoff相关工作。 5. 参与后端设计流程的脚本开发与文档整理，助力团队工作效率提升。
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1. 分析自动驾驶场景，对系统需求进行分析，协助完成系统架构设计。 2. 分析多媒体应用场景，完成图像处理流程与应用方案设计。 3. 了解深度学习与机器学习流程，完成数据流分析。 4. 按照产品定义进行系统架构设计与ESL性能分析仿真。 5. 按照车规流程撰写开发设计文档，完成车规级功能IP开发设计，并协助完成ISO26262车规安全认证。 6. 承担大型SOC芯片IP级或系统级开发测试等工作，协助综合、后端完成时序分析，协助封测完成封测与板级SIPI分析与测试。 7. 参与样片测试与量产测试工作。
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1. 负责大型车规芯片中关键模块及SoC的前后仿工作。 2. 独立完成验证环境的搭建和用例的开发，分析覆盖率，保证验证完备性。 3. 按照产品定义进行芯片架构ESL性能分析仿真。 4. 按照车规流程输出验证计划、验证方案、验证报告等文档。 5. 撰写功能安全认证文档，并协助完成ISO26262车规安全认证。 6. 推动前沿的验证工具、方法和流程，提高验证效率。 7. 支持FPGA原型验证和Emulator、样片测试以及系统联调的工作。
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1. 参与端侧大模型推理框架开发与优化，支持 LLM/VLM 在嵌入式、车载 NPU 平台部署落地。 2. 参与推理框架核心模块开发，包括模型解析、计算图优化、算子适配、内存管理、推理调度等。 3. 针对 Transformer 类大模型开展性能优化，提升推理速度、降低时延与内存占用。 4. 参与大模型量化、轻量化及推理优化技术落地，推动端侧大模型高效运行。 5. 搭建模型性能评测体系，协助完成精度、性能和稳定性分析。
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1. 系统架构设计与技术规划 - 负责自动驾驶数据闭环平台的整体架构设计，涵盖数据采集、传输、存储、预处理、标注、模型训练、仿真评测等核心模块的技术选型与方案制定 - 设计高可用、高扩展性的分布式系统架构，支持PB级海量数据处理及千亿级样本的高效管理与检索 - 制定平台技术演进路线，结合行业趋势（端到端模型、BEV感知、Occupancy网络等）优化架构设计，确保技术前沿性 - 面向未来机器人业务，规划跨域数据闭环技术路线，支撑多模态感知与决策系统的数据需求 2. 数据飞轮与自动化流水线建设 - 搭建云端数据飞轮基础设施，构建从数据采集、清洗、挖掘、标注到模型训练、部署的完整自动化闭环 - …
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1、独立完成大型SoC芯片评估板套件（EVKit）的硬件方案设计，完成原理图设计和Layout设计，主导板卡Bring-up并输出板卡设计文档。 2、负责SoM核心板硬件设计全流程，将EVB方案转化为面向量产的参考设计。 3、参与DFM/DFT评审，确保设计满足量产要求，维护SoM/参考设计的BOM基线版本，管理硬件版本和ECR/ECO变更流程。 4、负责LPDDR4/5子系统的信号完整性设计与验证和PCIe Gen3/4/5、MIPI CSI/DSI、USB3.0/4.0等高速串行链路的SI设计与合规性测试，完成电源完整性设计与验证及SI/PI仿真需求的提出。…
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1、负责自动驾驶感知数据生产全链路的规划与建设，覆盖数据筛选、样本挖掘、真值生成、标注生产、数据集构建与质量评估等核心环节，持续提升数据生产效率与数据质量，构建标准化、自动化的数据闭环体系。 2、基于预训练大模型（BEV/Transformer 等架构），研发高精度自动标注算法，覆盖 3D 目标检测、语义分割、车道线、占用网络（Occupancy）等感知任务，降低人工标注成本，提升标注精度与产能。 3、与感知算法团队、测试团队紧密协作，深入理解算法迭代需求，制定数据生产计划，把控交付节奏与质量，保障算法训练与版本迭代的数据供给。
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1、负责技术支持部整体运营及全国技术支持团队管理，建立标准化技术支持体系。 2、负责客户项目导入、集成调试、量产支持及现场技术服务，保障项目顺利交付。 3、建立客户问题快速响应及闭环机制，协调研发、测试、系统工程等团队，推动重大问题分析、定位及解决。 4、负责重点客户现场支持及重大项目技术保障，不断提升客户满意度。 5、建立技术支持流程、知识库、故障案例库及标准作业规范，持续提升支持效率。 6、负责团队能力建设、资源统筹及跨区域协同，打造高效专业的技术支持团队。
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1. 与AI算法团队、硬件设计团队紧密配合，负责自研NPU的AI编译器整体架构设计与技术方案规划，包括前端、后端和优化器等； 2. 主导深度学习模型计算图优化、算子融合、内存复用、指令调度、并行化优化等核心编译技术研发； 3. 针对大语言模型、感知算法等AI场景，开展编译优化技术攻关，解决模型部署中的性能瓶颈、内存占用、推理延迟等核心问题； 4. 带领团队关注开源生态，调研和引入最新的编译器技术和优化算法。
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1. 负责自动驾驶感知模型及大模型在异构计算平台（如Orin、地平线、高通、昇腾、Arm等）上的端到端推理部署与性能优化； 2. 面向客户或内部团队，提供模型部署方案设计、精度校准、性能瓶颈分析及调优建议，确保模型在资源受限场景下满足延迟、吞吐与功耗要求； 3. 跟踪业界前沿模型架构（如ViT、BEVFormer、Llama、Qwen等）与部署技术，构建高价值的模型参考设计（Reference Design）与最佳实践文档； 4. 协同工具链团队，参与自动化部署流水线、量化工具、Profiling平台的开发与迭代，提升整体部署效率与易用性；…
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1. 基于异构计算平台，重点优化和部署自动驾驶领域相关的神经网络模型，特别是在边缘计算设备上的量化实现； 2. 负责神经网络模型的量化算法精度评估与实践，包括QAT（Quantization-Aware Training）和PTQ（Post-Training Quantization）等，确保模型在资源受限环境中的高效运行； 3. 评估并实施神经网络模型的压缩算法，如剪枝、蒸馏等，提升模型在异构平台上的推理速度与性能。
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1. 设计、开发和维护黑芝麻自研NPU的AI编译器前端、后端和优化器； 2. 分析和解决编译器中出现的性能和稳定性问题； 3. AI编译器及NPU firmware相关bug fix和客户特定feature开发； 4. 调研和引入最新的编译器技术和优化算法； 5. 研究针对硬件平台的性能优化算法并实现。
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1. 负责 PTQ / QAT 等模型量化工具链的开发，支持 INT4/INT8/FP16/W8A16 等多种精度组合的量化方案落地； 2. 开发和维护模型精度分析工具链； 3. 参与模型在 NPU 硬件上的部署适配； 4. 参与自研 AI 编译器（NPU 芯片）的功能开发和性能优化，包括量化、图优化等功能的开发和维护； 5. 支持大语言模型（LLM）和视觉模型在 NPU 上的量化部署与精度调优。
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1. 负责自动驾驶目标行为、意图、轨迹预测模型的设计、研发、训练、迭代与落地部署，覆盖行人、车辆、非机动车、路口动态障碍物等多类交通参与者，支撑L2-L4级自动驾驶量产功能。 2. 跟进业内SOTA预测算法、Transformer时序建模、联合预测、规预一体、生成式预测等前沿技术，结合城市道路、高速、泊车等业务场景，输出适配量产的预测模型方案，解决急变道、横穿、鬼探头、拥堵交互等复杂场景预测难题。 3. 主导预测模型数据闭环建设，包含场景挖掘、难样本筛选、数据清洗、标注规范制定、数据集迭代，搭建高效的模型训练与评测流水线，持续提升模型准确率、召回率、轨迹拟合度与场景泛化能力。…
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1、负责端侧推理框架的迭代、NPU适配与落地优化，聚焦嵌入式/车载边缘NPU平台，专注大模型（LLM/VLM）端侧部署场景，保障模型推理高效、稳定运行。 2、负责推理框架核心能力定制开发与性能优化，涵盖模型解析、计算图优化、内存/推理调度、量化推理适配等核心模块，解决端侧设备算力有限、显存受限、时延敏感等大模型落地核心问题。 3、对接大模型量化与轻量化流程，适配PTQ、QAT量化方案及剪枝、蒸馏、稀疏化等压缩技术，平衡大模型端侧推理精度与性能。 4、主打端侧NPU平台适配调优，针对各类大模型、Transformer架构模型，完成推理框架移植适配、访存优化、推理策略迭代，持续提升推理吞吐、降低…
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负责自动驾驶系统中的车辆运动控制算法的开发，包括但不限于： 1．对车辆在全生命周期内，在全路况下完成精准并且一致的纵向和横向控制； 2．车辆状态的在线估计，以及根据车辆当前状态进行控制算法的自适应调整； 3．对车辆的各种工况进行（含挂车）建模，提高仿真测试的效率； 4．通过合理的架构设计和规范化的开发流程提高控制系统迭代的稳定性，并与各类线控系统对接和 标定； 5．设计并开发具有安全冗余机制的控制策略，提供满足L3及以上自动驾驶系统所需的控制系统。
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1、负责公司数据闭环体系后端架构设计与研发，搭建从数据采集、加工、调度、建模、推理到迭代优化的全链路自动化数据与机器学习工程体系，保障数据链路稳定、高效、可迭代。 2、基于 Python 技术栈开发数据生产、数据治理、模型管理核心后端服务，落地数据任务自动化调度、批量/流式数据处理、模型版本管理、实验管理等核心能力，打通数据研发与算法落地闭环。 3、负责基于 Kubernetes、Argo Workflows、Metaflow 等主流MLOps工具栈，搭建、优化数据自动化工作流平台，实现数据任务、机器学习任务的自动化编排、调度、监控与运维，提升数据生产与模型上线效率。…