华为车BU自动驾驶内转/社招

#自动驾驶#  #华为#  #智能驾驶#
我们是智能驾驶里的 AI 模型 算法&预研部门,负责问界智界享界尊界阿维塔等所有搭载华为智驾的车的所有 AI 模型的研发。
这里资源丰富(有超五万训练卡),大牛云集(团队有 7 个天才少年,来自 MIT、CUHK mmlab、清华姚班等),基础设施完善, 技术氛围浓厚,扁平自由。

AI模型训练优化工程师
职责:
1.承担训练加速优化,缩短模型训练周期,提升训练卡资源利用率;
2.构建大规模集群训练高性能流水线,持续优化计算、通讯、数据加载等过程的效率;
3.结合业界前沿高效低成本训练方案,结合AI模型突破新的加速技术;
要求:
1. 有扎实的编程基础和算法基础;
2. 熟悉AI模型时延和效率的分析、拆解、调优方法。
3. 有大规模集群上的训练经验,熟悉并行策略、底层通讯机制以及调优经验优先。

AI模型部署优化工程师
职责:
1. 承担车端推理效率优化,在确保精度的情况下,提升模型的推理效率;
2. 构建AI模型压缩核心算法,设计和构建硬件亲和的模型稀疏、剪枝、蒸馏、量化等压缩能力;
3. 紧跟业界前沿模型压缩方案,结合AI模型不断提升模型时延、内存带宽等指标;
4.结合昇腾NPU芯片架构和AI模型算法,持续设计和构建芯片训推亲和的组件,提高训练、推理时的芯片利用效率;
要求:
1. 有扎实的编程基础和算法基础;
2. 掌握AI的剪枝、蒸馏、稀疏、量化等压缩算法。
3. 有在车、手机等端侧设备上部署AI模型工作经历。

感知算法工程师:
职责:
1.承担视觉感知相关的神经网络设计、开发、部署和迭代;
2.承担道路结构认知、障碍物检测、属性检测、场景分类、传感器异常检测等核心算法模块的交付,加速产品的商用化落地;
3.结合业界前沿和实际应用问题,推动新算法预研和落地;
要求:
1. 有扎实的编程基础和算法基础;
2. 有图像处理,几何视觉等计算机视觉技术相关基础;
3. 有扎实的视觉感知算法基础,熟悉各子领域经典算法,包括但不限于2D检测分割,BEV感知,道路结构认知,3D重建,光流等,知识面广泛;
4. 有车载相关领域或神经网络训练和数据挖掘经验优先。

base :上海

简历发送至:taojiangpeng@huawei.com
(邮件标题:姓名+内转/社招+研究方向)
社招只考虑17级及以上高职级
内转欢迎直接私聊
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家里的一个表弟,25届北理工本硕,放弃了阿里和给户口的移动,考上了杭州交警了这选择诸位觉得咋样?
拿一个响亮的offe...:真的是有舍才有得,高薪,稳定,轻松,这三者不可能都要的,真的得多问问自己到底想要什么,到底想过什么样的生活,这一点特别重要,得听从内心的声音,然后就是坚定地选择和自洽,不要去美化没选择的那条路,而是要听从内心的声音去做选择。不然时间长了,还是会不开心的。
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珩珺:那些经历都太大太空了,实习的情况不了解,大创项目连名字、背景、目的及意义都没体现出来;地摊经济更是看完连卖的什么产品都不知道,项目成果直接写营收多少都更直观真实一点;后面那个校文体部的更是工作内容是组织活动整理流程,成果变成了当志愿者,而且你们学校本科学生会大一入学就直接当部长吗,志愿里面还提到了疫情防控,全面解封是22年12月的事情,可能时间上也有冲突。可能你花了钱人家就用AI给你随便写了点内容改了一下,没什么体现个性化的点
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创作者周榜

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