智驾软件架构专家_XC

Job description

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 Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance to improve quality of life all across the globe. Welcome to Bosch.