商汤IAG-智能驾驶-云端模型部署优化工程师
任职要求
1.精通PyTorch/TensorFlow等框架的模型导出与部署全流程，熟练掌握TensorRT/ONNX Runtime等推理引擎。 2.必须具备扎实的C++/Python编程能力和CU…工作职责
1.负责将智驾算法团队研发的云端大模型（如感知模型、自动标注模型）进行高效的部署、优化与服务化。 2.设计并实现高性能的模型推理服务，保障其高可用与低延迟； 3.运用模型压缩、编译优化及算子融合等技术，显著提升模型在GPU集群上的推理效率与资源利用率； 4.构建并维护一体化的模型部署与监控平台。
1、负责智能驾驶核心模块（感知/预测/决策）云端算法设计与优化，主导云端方案、云端建模、云端训练完整闭环，对精度、鲁棒性和实时性指标负责； 2、解决复杂长尾场景云端问题，推动数据闭环与工程落地，并在团队中承担技术负责人角色；
1、全面负责智驾云端工程体系建设与落地，包括数据闭环、数据平台、标注平台和仿真平台等核心系统的架构设计与迭代； 2、主导云端与车端的整体技术方案和接口规范，确保数据采集、上传、清洗、标注、训练、评估、回放、仿真和下发的端到端闭环高效稳定； 3、对平台的可用性、扩展性、成本和交付节奏负责，推动云原生、自动化运维和质量体系建设; 4、协调算法、地图、车端、测试等多团队协作，进行资源规划、里程碑管理和风险把控，带领工程团队持续提升效率与产出；
1、负责智驾云端融合算法总体方案设计与核心模块研发，包括多源数据（车辆端感知结果、轨迹、地图、交通与路侧感知等）的时空对齐、关联与融合建模； 2、主导云端目标融合、轨迹预测、风险评估与全局路径/策略生成，并与车端算法形成闭环。构建大规模数据融合与评估体系，支撑模型真值生产融合优化； 3、推进融合算法在云端分布式架构上的高可用、高性能部署，参与平台技术规划与演进，提高团队整体技术水平；
1. 负责公司自动驾驶相关动力学仿真能力建设。开发优化核心动力学模型（如悬架、轮胎、动力、传动、转向等车辆动力学模型）； 2. 评估并集成业界主流物理引擎或专业动力学软件（CarSim、CarMaker等），并根据仿真需求二次开发； 3. 将车辆动力学仿真模块与智能驾驶核心算法集成，完成高效调试与验证； 4. 与算法开发、测试、引擎开发等紧密协作，不断提升仿真实车一致性，满足算法在仿真中回归验证问题的需求； 5. 根据项目需求，持续改进车辆动力学仿真开发流程，确保项目按时高质量交付。