文远知行自动驾驶HPC系统工程师/架构师
社招全职地点：广州状态：招聘
任职要求
职位需求 对X86、ARM架构有深入了解，并精通GPU功能和优化。具备ARM服务器开发经验。 能够识别系统的单点/多点故障和关键路径，通过可靠性、可用性和服务性（RAS）设计提升系统稳定性。 精通自动驾驶领域中，如相机、激光雷达（LiDAR）、雷达、全球导航卫星系统（GNSS）等传感器的数据处理路径，负责定义系统性能，设计数据/处理流程，并通过实验验证最优系统解决方案。 在功能安全硬件开发方面有经验，理解系统安全机制，并能够与功能安全工程师合作定义、实施并验证计算平台的功能安全设计。 对高速信号接口如PCI Express、GMSL、Ethernet等有深入了解。 优先考虑有在开发Nvidia AGX Orin或Thor平台的相关开发经验者。 对自动驾驶至少一项关键技术有深厚的…
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工作职责
无
包括英文材料
自动驾驶+
https://www.youtube.com/watch?v=_q4WUxgwDeg&list=PL05umP7R6ij321zzKXK6XCQXAaaYjQbzr
Lecture: Self-Driving Cars (Prof. Andreas Geiger, University of Tübingen)
https://www.youtube.com/watch?v=NkI9ia2cLhc&list=PLB0Tybl0UNfYoJE7ZwsBQoDIG4YN9ptyY
You will learn to make a self-driving car simulation by implementing every component one by one. I will teach you how to implement the car driving mechanics, how to define the environment, how to simulate some sensors, how to detect collisions and how to make the car control itself using a neural network.
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围绕数据、模型和算力优化，提升智能辅助驾驶模型训练的效率和规模扩展能力。 设计并优化智能辅助驾驶场景下的视频数据加载、预处理和流式训练方案，提升数据处理效率和系统吞吐量。 协同优化智能辅助驾驶核心模型（如感知、预测、规划）的设计与训练策略，提高模型精度与收敛速度。 应用torch.compile、Triton等技术，优化计算图和分布式训练（数据、模型、张量及Pipeline并行）方案，实现高效算力扩展。 构建自动化优化流程和监控体系，实时分析训练性能，推动系统持续迭代升级，同时支持其他优化探索。
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1. 负责无人机规划调度算法的工程化架构设计、工程化迁移和性能优化，提升系统稳定性、可观测性、计算效率等。 2. 负责无人机规划调度算法服务的日常运维与质量管理，包括平台搭建（仿真、测试、数据等）、故障定位与处理、性能统计与瓶颈优化等。 3. 负责探索无人机规模化运行场景下的规划调度算法工程框架，支持无人机配送中长期发展。
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社招5年以上CSIG技术
1.完善HPC，基因计算，自动驾驶，AI大模型训练等领域的解决方案； 2.参与相关场景高性能文件系统的客户需求对接、产品优化和问题解决； 3.拓展文件系统生态，例如与对象存储数据互通， 对接容器等。
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1. 参与无人驾驶系统中规划控制（Planning & Control）模块的数值优化求解器设计与开发，针对最优控制问题（OCP）及轨迹规划场景构建高效、鲁棒的自研求解器； 2. 分析规控模块中的典型优化问题，设计适配性算法并优化求解效率； 3. 与规控算法团队协同，完成求解器与上层模块的集成与性能调优；
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