地平线解决方案设计专家（编译器方向）

工程岗位的职责包括以下至少一个或多个方向： 1. 具身机器人应用解决方案研发 （1）参与多模态/具身智能机器人在真实场景中的应用方案设计、系统集成与验证。 （2）搭建端到端具身机器人任务pipeline，包括感知、理解、规划、控制、执行等模块的工程化实现。 （3）推动具身智能大模型能力在机器人实际任务中的落地优化（如操作、导航、交互等）。 2. 具身大模型数据采集与处理 （1）负责机器人数据采集系统搭建，包括传感器标定、采集流程、数据质量控制与自动化工具链。 （2）建设具身大模型训练数据pipeline：数据清洗、切分、标注、同步、增强、格式转换等工程化流程。 （3）参与构建多模态数据集（视频、RGB-D、触觉、关节状态、语言指令等）。 3. 具身大模型云端训练与推理优化 （1）基于GPU/加速器的训练平台优化具身大模型训练性能（并行策略、数据流优化、算子优化）。 （2）负责推理引擎优化，包括模型裁剪、编译器优化、图优化、缓存管理、多线程并发调度等。 （3） 参与构建具身智能模型的训练与推理服务基础设施（MLOps、分布式训练、数据版本管理等）。 4. 端侧模型量化部署与优化 （1）主导端侧模型的压缩、量化（INT8/FP8/混合精度等）、剪枝、蒸馏等部署优化工作。 （2）熟悉ONNXRuntime、TensorRT、TFLite、NPU/DSP编译工具链，进行端侧加加速与算子调优。 （3）推动具身大模型在机器人嵌入式/边缘计算平台上的高效部署。 5. 机器人操作系统与系统优化 （1）优化机器人操作系统（ROS2、RTOS、Linux）性能，包括实时性、通信延迟、资源调度、驱动层稳定性等。 （2）推动机器人软硬件协同优化，包括传感器驱动、控制链路优化、系统级profiling/debugging。 （3）支撑机器人任务的稳定运行与系统级可靠性优化。

1. 基座模型能力建设 • 主导代码大模型（Code LLM）的预训练与优化，涵盖代码生成、补全、理解、翻译、调试等核心能力； • 设计高效的多语言代码表征架构（如Python、Java、C++等），支持长上下文学习（Long Context）与复杂逻辑推理； • 探索代码语料（GitHub、Stack Overflow等）与自然语言的高效对齐技术，提升模型对开发者意图的理解能力。 2. Agent协同与系统化落地 • 构建代码智能体（Code Agent）协作框架，整合代码解释器、测试框架、知识检索模块，实现多工具联合推理； • 开发动态任务调度策略，支持多智能体分工解决复杂编程问题（如系统设计、全栈开发、自动化测试）； • 推动模型在类似Cursor的代码工具中落地，实现代码生成、智能补全、错误诊断、跨语言迁移等核心功能。 3. 多智能体代码系统 • 设计多智能体协同架构，支持代码生成、评审、迭代优化的闭环流程； • 探索智能体自主协作机制（如分工协商、结果校验、知识共享），提升复杂工程问题的解决效率； • 结合业务场景（如企业级代码库重构、自动化运维），打造端到端代码解决方案。

团队介绍：字节跳动豆包大模型团队（Seed）成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，并探索新的交互。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 豆包大模型团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、以自研推理引擎为中心的在线推理服务和近离线批式推理任务框架，负责超大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关，为搜索、推荐、审核等业务提供深度模型推理全场景端到端解决方案； 2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案，技术方案不限于子图匹配、编译优化、模型量化、异构硬件等； 3、面向全球多地域超大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。

1. 规划公司Rust技术战略，主导小米澎湃OS关键路径（如编译器）的技术攻坚 2. 设计Rust与硬件协同的创新方案（如Rust实现的硬件抽象层、微架构优化） 3. 解决系统级复杂问题（如内存安全边界验证、确定性延迟保障、热升级支持） 4. 代表公司参与Rust社区建设，推动内部技术成果开源及行业标准制定 5. 搭建团队技术护城河，预研Rust在小米澎湃OS领域的前沿方向（如形式化证明、ZKP集成）