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（一）崗位職責(zé)：
（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(shè)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(fù)責(zé)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(shè)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(xué)習(xí)模型在MDC平臺的部署（如目標(biāo)檢測、語義分割）。
（4）?端到端感知系統(tǒng)開發(fā):?
基于MDC平臺算力，設(shè)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(jié)構(gòu)化環(huán)境信息（目標(biāo)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。
（5）?端到端規(guī)劃與控制開發(fā):?
構(gòu)建端到端駕駛策略模型（如基于Transformer模仿學(xué)習(xí)框架），從感知結(jié)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(jié)合強化學(xué)習(xí)（RL）與模型預(yù)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。
（6）?端到端技術(shù)落地優(yōu)化:?
針對MDC異構(gòu)計算架構(gòu)，優(yōu)化端到端模型的算子性能（如TensorRT加速、內(nèi)存復(fù)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(gòu)計算架構(gòu)（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(shù)能力?：
（1）精通C++/Python，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境及ROS/ROS2框架。
（2）熟悉自動駕駛核心算法（如多目標(biāo)跟蹤、SLAM、行為預(yù)測、運動規(guī)劃）。
（3）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）。
（4）了解深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow）及模型部署工具（TensorRT/ONNX）。?
（5）熟悉端到端感知模型，掌握BEV空間構(gòu)建、時序融合及自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練技術(shù)。
（6）具備多模態(tài)數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練經(jīng)驗（圖像+點云），熟悉分布式訓(xùn)練框架。
（7）了解車載芯片的模型部署優(yōu)化（如Ascend算子開發(fā)、INT8量化）。?
（8）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。
（三）通用技術(shù)要求?：
（1）熟悉華為MDC平臺開發(fā)流程，了解其異構(gòu)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）。
（四）?加分項：?
（1）參與過L3/L4級自動駕駛量產(chǎn)項目。
（2）有MDC平臺算法移植或性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。
（3）在頂級會議/期刊（如CVPR、ICRA、IEEE T-IV）發(fā)表過自動駕駛相關(guān)論文。
（4）熟悉車云協(xié)同架構(gòu)或OTA升級技術(shù)。