地平线芯片算法工具链集成开发工程师

1.主导算法工具链的集成发版与交付流程，系统把控产品包整体质量，基于持续集成平台推动自动化系统集成验证与产品发布，持续优化流程效率。 2.围绕项目需求，开发和封装高效、易用的工具链组件，不断优化开发者体验，助力团队提效。 3.负责工具链的功能、性能、精度等维度的评测验证，深入数据分析，推动评测体系持续完善。 4.参与模型集成与上板部署，对模型在真实场景中的性能与精度进行调优，并提出有效改进建议。

阿里云持续推进AI技术深化战略布局，围绕AI和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正在招募软硬件结合开发工程师，致力于打造下一代智能化软硬件一体化解决方案。 作为软硬件结合开发工程师，你将参与从底层硬件设计到上层软件优化的全流程研发工作，推动AI、云计算和大数据技术在高性能计算、异构计算等领域的创新与落地。具体职责包括但不限于以下方向： 岗位职责 1. 软硬件协同优化 负责软硬件协同设计，优化计算性能、能耗效率和系统稳定性。 针对特定应用场景（如AI推理、分布式存储、实时计算等），设计并实现高效的软硬件解决方案。 2. 基于FPGA/ASIC芯片的设计与开发 参与FPGA/ASIC芯片的设计与验证，包括算法映射、硬件架构设计和性能调优。 开发硬件抽象层（HAL）和相关工具链，支持硬件加速器与上层软件的无缝集成。 参与硬件加速器及系统仿真模型的开发和调试。 3. 计算平台底层软件开发 研发基于CPU、GPU、FPGA、ASIC等硬件的计算平台，提升AI训练和推理等业务的计算性能。 基于自研芯片平台，进行驱动和固件等开发，支持深度学习框架等软件在硬件平台上高效运行。 4. 操作系统与固件开发 优化Linux内核、设备驱动和固件，提升硬件资源利用率和系统响应速度。 开发针对特定硬件的定制化操作系统模块，满足高性能计算需求。 5. 开发者工具与生态建设 开发软硬件结合的开发者工具链（如SDK、CLI、IDE插件），降低开发门槛。 构建开放的技术生态，推动软硬件一体化解决方案的广泛应用。

1. 负责对焦（AF）全链路的软件架构设计，保障系统的稳定性、实时性与扩展性； 2. 主导自研/第三方芯片平台上 AF 模块的接口适配、驱动联调与数据验证，推动系统快速落地； 3. 规划与开发调试工具、性能分析与自动化测试框架，提升算法、平台、硬件之间的协作效率； 4. 搭建 AF 与 AE、DSP、ISP、机器学习、驱动等子系统的对接机制与协议规范，保障功能正确性与快速部署； 5. 负责团队的软件版本管理、代码质量建设与稳定性维护，推动开发流程持续优化； 6. 参与相机系统新技术（如高速对焦、弱光对焦等）的调研与攻关，支撑产品竞争力持续提升。

1.负责自动驾驶/智能驾驶相关感知模型在嵌入式终端的部署测试、性能验证和集成落地； 2.参与模型从训练到推理的全流程部署测试，包括模型转换、自动化部署、集成验证与功能/性能测试； 3.负责定制和开发高效算子，适配NVIDIA Orin、Thor等芯片平台，满足自动驾驶场景下的性能需求； 4.参与ROS2及自动驾驶中间件（如Thor平台）相关的模型部署、节点集成与系统调试； 5.负责编写部署测试方案、自动化测试脚本与相关技术文档，推动部署流程标准化； 6.与算法、系统、软件团队密切协作，推动模型及算子在多芯片、多平台上的高效集成。