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崗位職責：
1、自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)與集成?：基于華為MDC（Mobile Data Center）計算平臺，參與自動駕駛軟件系統(tǒng)（感知、定位、規(guī)劃、控制等模塊）的設計、開發(fā)及優(yōu)化，確保系統(tǒng)高效穩(wěn)定運行。
2、多傳感器融合算法開發(fā)?：負責激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器的數(shù)據(jù)融合算法開發(fā)，提升環(huán)境感知精度與實時性。
.3、功能模塊開發(fā)?：
?開發(fā)高精度定位模塊（如SLAM、GNSS/IMU融合）。
設計實時路徑規(guī)劃與決策控制算法（如A*、 EM Planner/Lattice等、MPC等）。
?優(yōu)化深度學習模型在MDC平臺的部署（如目標檢測、語義分割）。
.
?端到端感知系統(tǒng)開發(fā):?
?基于MDC平臺算力，設計并實現(xiàn)端到端感知模型
?從多傳感器原始數(shù)據(jù)（攝像頭/LiDAR）直接輸出結構化環(huán)境信息（目標檢測、語義分割、場景理解）。
?優(yōu)化端到端模型的輕量化部署，支持多模態(tài)數(shù)據(jù)（時序圖像/點云）的聯(lián)合推理，降低對傳統(tǒng)人工規(guī)則和后處理流程的依賴。
.
?端到端規(guī)劃與控制開發(fā):?
?構建端到端駕駛策略模型（如基于Transformer模仿學習框架），從感知結果或原始傳感器輸入直接生成可執(zhí)行的軌跡與行為決策。
?結合強化學習（RL）與模型預測控制（MPC），實現(xiàn)動態(tài)場景下的實時閉環(huán)規(guī)劃，保障安全性與舒適性。
.
?端到端技術落地優(yōu)化:?
?針對MDC異構計算架構，優(yōu)化端到端模型的算子性能（如TensorRT加速、內存復用），滿足車載實時性要求（單幀推理延時<50ms）。
?系統(tǒng)性能優(yōu)化?：針對MDC異構計算架構（CPU+AI加速芯片），優(yōu)化算法計算效率與資源占用，提升系統(tǒng)實時性。
二、技術能力?：
?精通C++/Python，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境及ROS/ROS2框架。
?熟悉自動駕駛核心算法（如多目標跟蹤、SLAM、行為預測、運動規(guī)劃）。
?具備傳感器數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗（如點云處理、圖像處理、時序融合）。
?了解深度學習框架（PyTorch/TensorFlow）及模型部署工具（TensorRT/ONNX）。?
?熟悉端到端感知模型，掌握BEV空間構建、時序融合及自監(jiān)督預訓練技術。
?具備多模態(tài)數(shù)據(jù)聯(lián)合訓練經(jīng)驗（圖像+點云），熟悉分布式訓練框架。
?了解車載芯片的模型部署優(yōu)化（如Ascend算子開發(fā)、INT8量化）。?
?精通端到端規(guī)劃算法，熟悉大規(guī)模駕駛場景數(shù)據(jù)集。
通用技術要求?：
1、 熟悉華為MDC平臺開發(fā)流程，了解其異構計算、高可靠中間件（如DDS）及工具鏈。
2、 熟練使用PyTorch/TensorFlow框架及模型部署工具鏈（ONNX/TensorRT）。。
3、 有車規(guī)級嵌入式系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先（如AUTOSAR適配）。
.?加分項：?
. 參與過L3/L4級自動駕駛量產(chǎn)項目。
. 有MDC平臺算法移植或性能調優(yōu)經(jīng)驗。
. 在頂級會議/期刊（如CVPR、ICRA、IEEE T-IV）發(fā)表過自動駕駛相關論文。
. 熟悉車云協(xié)同架構或OTA升級技術。