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1. 算法研究與開發(fā)：
深入理解汽車智能化場景（如自動駕駛、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)務需求和技術挑戰(zhàn)。
負責特定領域算法模型的設計、選型、原型開發(fā)與驗證（例如：計算機視覺、深度學習、機器學習、強化學習、SLAM、傳感器融合、路徑規(guī)劃、決策控制、語音識別/NLP、信號處理、優(yōu)化算法、預測算法等）。
針對車載場景的特殊性（實時性、低功耗、高可靠性、復雜環(huán)境適應性）進行算法的創(chuàng)新性改進和定制化開發(fā)。
跟蹤學術界和工業(yè)界前沿技術進展，進行技術預研和可行性評估。
2. 算法實現(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。
對算法進行性能優(yōu)化，包括計算效率（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（如昇騰芯片）的嚴苛要求。
進行**模型壓縮、量化、剪枝**等工作，以適應車規(guī)級芯片的資源限制。
開發(fā)或優(yōu)化算法的**部署流程**，支持在目標硬件平臺上的高效運行。
3. 數(shù)據(jù)處理與分析：
負責大規(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、毫米波雷達、超聲波雷達、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、標注、管理和分析**。
設計和構(gòu)建用于算法訓練、驗證和測試的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
利用數(shù)據(jù)分析手段評估算法性能，診斷問題，指導算法迭代方向。
4. 仿真與測試驗證：
利用仿真工具鏈（如華為自有或第三方仿真平臺）對算法進行大規(guī)模、高效的虛擬測試，覆蓋各種復雜、極端和長尾場景。
設計并執(zhí)行**實車測試方案，收集真實道路數(shù)據(jù)，分析算法在真實環(huán)境下的表現(xiàn)。
建立科學的**評估指標體系，對算法性能進行定量和定性分析。
分析測試結(jié)果，定位問題根因，推動算法持續(xù)改進。
5. 跨部門協(xié)作：
與硬件工程師**緊密合作，理解硬件平臺特性（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，進行模塊集成，解決系統(tǒng)層面的問題。
與測試工程師協(xié)作，共同制定測試策略和用例。
與產(chǎn)品經(jīng)理/系統(tǒng)工程師溝通，理解需求，反饋技術可行性，推動技術方案落地。
與數(shù)據(jù)團隊協(xié)作，確保數(shù)據(jù)獲取和處理的效率與質(zhì)量。