地平线智能驾驶TPM
任职要求
1.3年以上智能驾驶领域的软件开发、或项目管理、或系统架构的工作经验，热爱智能驾驶，有相关行业经验者优先。 2.计算机、通信或项目管理相关专业优先，有一定软件开发经验，较好掌握软件开发…
工作职责
1.和项目负责人对接，完成项目研发管理工作，跟进项目的计划、进度、风险，协调项目的资源合理投入，及时把控项目状态，积极推动确保项目的按计划交付。 3.主导项目研发过程管理，根据项目需求制定版本计划，通过飞书/wiki/jira等各种工具来监督执行过程和结果，管控项目开发风险，并可以不断提升项目团队的工作效率。 3.负责项目中不同团队间的沟通协调，定期组织各类项目会议，整理会议前后的材料和纪要，输出项目周报，定期整理和分析项目人力和成本情况，定期收集和跟进各类项目文档。 4.通过项目开发管理工作推进，完善项目流程和规范，提高项目开发交付效率和能力。
驾驶安装“智能驾驶系统”的汽车完成测试工作，保证汽车在行驶过程中的安全，同时站在用户角度，严格遵守工作流程完成测试工作，主动发现并将追踪到的问题系统化地整理成文档，推动“智能驾驶系统”完善 ＊驾驶智能驾驶车辆在开放道路进行测试，每天道路测试时间5-7小时 ＊测试过程中，记录道路情况和系统情况，保障车辆和人员安全 ＊学习自动驾驶技术，真实详细记录反馈智能驾驶系统相关问题 ＊应对简单的自动驾驶软硬件故障，并和工程师沟通反馈，推动问题解决 ＊发现并反馈工作中的安全和待完善问题，促进自动驾驶技术和管理完善
智能驾驶系统产品线大规控部门负责城区、高速、停车场等全场景高阶辅助驾驶系统的规控和预测算法开发，同时搭建完善的仿真评测体系提升研发质量和效率。 开发理念： 打破惯性思维，根据问题本质寻找答案和设计解决方案； 不技术自嗨，守住性能底线后再做技术创新，用实车效果说话； 用数据驱动的思维做开发，做好数据闭环，注重评测迭代； 不做简单的规则堆叠，传统方法要提炼简洁优雅的“解析解”； 重视工具开发，提升研发效率，打开算法黑盒，尽量做解释性强的方案。 精益求精，打磨产品细节，做出亮点，提升产品体验。 1. 负责轨迹预测、行为决策、路径规划和运动控制等算法开发，并完成嵌入式量产平台部署； 2. 基于海量数据进行道路参与者行为预测算法研发，设计高性能、高准召、高稳定的预测模块； 3. 开发交互式决策和预测模型，改善自动驾驶车辆在复杂环境中的应对能力； 4. 负责自动驾驶系统产品级仿真引擎的架构设计，仿真平台自动化测试及可视化工具链的构建； 5. 构建可扩展的云端仿真框架，以在集群环境中运行批量仿真模拟，减少云端部署和运行成本； 6. 构建完善仿真场景库替代大部分路测，同时生成挑战性的场景增广路测能力； 7. 建立数据自动标注、难例批量挖掘和分析机制工具链，通过数据闭环持续提升算法能力。
智能驾驶系统产品线大规控部门负责城区、高速、停车场等全场景高阶辅助驾驶系统的规控和预测算法开发，同时搭建完善的仿真评测体系提升研发质量和效率。 开发理念： 打破惯性思维，根据问题本质寻找答案和设计解决方案； 不技术自嗨，守住性能底线后再做技术创新，用实车效果说话； 用数据驱动的思维做开发，做好数据闭环，注重评测迭代； 不做简单的规则堆叠，传统方法要提炼简洁优雅的“解析解”； 重视工具开发，提升研发效率，打开算法黑盒，尽量做解释性强的方案。 精益求精，打磨产品细节，做出亮点，提升产品体验。 1. 负责轨迹预测、行为决策、路径规划和运动控制等算法开发，并完成嵌入式量产平台部署； 2. 基于海量数据进行道路参与者行为预测算法研发，设计高性能、高准召、高稳定的预测模块； 3. 开发交互式决策和预测模型，改善自动驾驶车辆在复杂环境中的应对能力； 4. 负责自动驾驶系统产品级仿真引擎的架构设计，仿真平台自动化测试及可视化工具链的构建； 5. 构建可扩展的云端仿真框架，以在集群环境中运行批量仿真模拟，减少云端部署和运行成本； 6. 构建完善仿真场景库替代大部分路测，同时生成挑战性的场景增广路测能力； 7. 建立数据自动标注、难例批量挖掘和分析机制工具链，通过数据闭环持续提升算法能力。
职位描述： 1．负责智驾端到端大模型、世界模型的量化压缩工作，搭建并维护支持多种车端芯片的量化工具链，支撑模型规模化部署。 2．结合智驾真实业务场景，设计落地性强的量化、蒸馏、剪枝等模型压缩方案，在压缩模型体积、提升推理速度的同时，保障模型精度达到业务要求。 3．深度研究各类车规芯片的架构与端侧执行逻辑，搭建芯片仿真、精度对齐、性能评测体系，保障模型跨芯片稳定运行。 4．针对 INT8/INT4/FP4/ 混合精度等不同量化方案做全链路调优，解决量化误差、算子适配、分布式兼容等技术难点，持续挖掘推理性能上限。 5．跟进行业前沿量化与模型压缩技术，沉淀标准化方案与最佳实践，推动团队技术能力迭代。