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1. 算法研究與開(kāi)發(fā)：
深入理解汽車智能化場(chǎng)景（如自動(dòng)駕駛、智能座艙交互、車輛控制、車聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等）的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)挑戰(zhàn)。
負(fù)責(zé)特定領(lǐng)域算法模型的設(shè)計(jì)、選型、原型開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證（例如：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、SLAM、傳感器融合、路徑規(guī)劃、決策控制、語(yǔ)音識(shí)別/NLP、信號(hào)處理、優(yōu)化算法、預(yù)測(cè)算法等）。
針對(duì)車載場(chǎng)景的特殊性（實(shí)時(shí)性、低功耗、高可靠性、復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性）進(jìn)行算法的創(chuàng)新性改進(jìn)和定制化開(kāi)發(fā)。
跟蹤學(xué)術(shù)界和工業(yè)界前沿技術(shù)進(jìn)展，進(jìn)行技術(shù)預(yù)研和可行性評(píng)估。
2. 算法實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化：
將算法原型高效、穩(wěn)定地工程化落地，編寫高質(zhì)量的C++/Python等代碼。
對(duì)算法進(jìn)行性能優(yōu)化，包括計(jì)算效率（速度、內(nèi)存占用）、精度、魯棒性等方面，以滿足車載嵌入式平臺(tái)（如昇騰芯片）的嚴(yán)苛要求。
進(jìn)行**模型壓縮、量化、剪枝**等工作，以適應(yīng)車規(guī)級(jí)芯片的資源限制。
開(kāi)發(fā)或優(yōu)化算法的**部署流程**，支持在目標(biāo)硬件平臺(tái)上的高效運(yùn)行。
3. 數(shù)據(jù)處理與分析：
負(fù)責(zé)大規(guī)模、多模態(tài)車載數(shù)據(jù)（傳感器數(shù)據(jù)：攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、IMU、GPS等；車輛總線數(shù)據(jù)；用戶交互數(shù)據(jù)；云端數(shù)據(jù)等）的采集、清洗、標(biāo)注、管理和分析**。
設(shè)計(jì)和構(gòu)建用于算法訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
利用數(shù)據(jù)分析手段評(píng)估算法性能，診斷問(wèn)題，指導(dǎo)算法迭代方向。
4. 仿真與測(cè)試驗(yàn)證：
利用仿真工具鏈（如華為自有或第三方仿真平臺(tái)）對(duì)算法進(jìn)行大規(guī)模、高效的虛擬測(cè)試，覆蓋各種復(fù)雜、極端和長(zhǎng)尾場(chǎng)景。
設(shè)計(jì)并執(zhí)行**實(shí)車測(cè)試方案，收集真實(shí)道路數(shù)據(jù)，分析算法在真實(shí)環(huán)境下的表現(xiàn)。
建立科學(xué)的**評(píng)估指標(biāo)體系，對(duì)算法性能進(jìn)行定量和定性分析。
分析測(cè)試結(jié)果，定位問(wèn)題根因，推動(dòng)算法持續(xù)改進(jìn)。
5. 跨部門協(xié)作：
與硬件工程師**緊密合作，理解硬件平臺(tái)特性（如AI芯片、傳感器），確保算法高效部署和性能發(fā)揮。
與軟件工程師/系統(tǒng)工程師**協(xié)作，進(jìn)行模塊集成，解決系統(tǒng)層面的問(wèn)題。
與測(cè)試工程師協(xié)作，共同制定測(cè)試策略和用例。
與產(chǎn)品經(jīng)理/系統(tǒng)工程師溝通，理解需求，反饋技術(shù)可行性，推動(dòng)技術(shù)方案落地。
與數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，確保數(shù)據(jù)獲取和處理的效率與質(zhì)量。