算法工程师工程师

1、参与自动驾驶感知、规控及安全策略算法的开发与落地，负责具体场景下的问题分析与改进，确保自动驾驶功能在复杂环境下的行为安全与法规合规。 2、深入参与HarmonyOS等终端操作系统的核心模块（如调度、内存、文件系统）开发，针对响应时延、丢帧等关键指标进行系统级性能分析与调优，保障系统流畅性。 3、利用成熟的数值计算或AI工具，针对硬件工程中的热、力、电磁等具体场景进行建模与求解，配合业务专家解决散热、供电、高速高密等产品研发中的工程痛点。 4、结合网络硬件拓扑，负责Allreduce/AllGather等集合通信算法的具体实现与性能优化，提升AI集群的数据传输效率。 5.、应用计算材料学方法模拟材料结构与性能（力、热、电、光等），结合实验数据建立AI预测模型，辅助解决硬件产品中的材料选型与工艺优化问题。 6、参与端侧AI大模型的落地部署工作，设计并优化SOC异构算力调度策略，提升端侧AI应用的运行能效。 7、针对大模型应用场景，提取计算与通信特征，构建系统仿真环境并进行验证测试，确保设计方案在实际运行中的可靠性。 8、协同硬件团队，完成从算法设计到工程落地的全流程开发，确保软件算法能够充分发挥硬件性能。 9、针对产品研发过程中出现的具体性能瓶颈、稳定性问题进行根因分析与技术攻关，输出高质量的技术解决方案。 10、跟踪行业内最新的工程技术动态，将创新成果转化为技术专利，并编写高质量的技术文档与接口规范

1、计算机、电子信息、自动化、车辆工程、机械、力学、材料或应用数学等相关理工科专业背景。 2、 计算机基础扎实，精通C/C++或Python中至少一门语言，具备良好的代码规范和系统软件开发/架构能力。 3、了解自动驾驶典型感知、规控算法，具备一定的控制理论基础；有智驾系统、关键部件设计或系统安全防护的实习/项目经验者优先。 4、掌握常用的数值计算算法（如FEM/FVM），熟悉常用的物理仿真软件或材料计算工具；具备将物理公式转化为代码进行算法验证的能力。 5、熟悉计算机网络基本原理，了解MPI/NCCL等通信机制；具备路径规划、图论基础或集群网络建模仿真经验者优先。 6、熟悉操作系统原理（调度、内存、文件系统等），有Linux或其他RTOS内核开发、驱动开发或性能调优经验者优先。 7、 熟悉并行计算基本技术，了解CUDA、OpenCL等开发原语；有在NVIDIA/AMD等GPU架构上进行算法移植或性能调优经验者加分。 8、（针对材料方向）熟悉金属、陶瓷或磁性材料等至少一种材料特性，了解机器学习在材料研发中的应用或数据驱动方法。 9、对技术有热情，有较强的自驱力和抗压能力；有为知名开源软件贡献代码或开发运营过开源项目者优先。 10、具备良好的英语读写能力，能够阅读英文技术文档；具备良好的团队协作精神和跨部门沟通能力。