理想汽车智能车控软件架构师
社招全职8年以上智能与信息技术地点：北京状态：招聘
任职要求
任职要求： Ø 在智能算法架构设计，开发，集成，部署领域有8年以上工作经历，有产品量产开发经验 Ø 熟悉至少一种主流深度学习算法开发框架（TensorFlow， PyTorch）和性能调优 Ø 熟练掌握模型部署时的压缩技巧（模型剪枝、量化和蒸馏等） Ø 熟悉AI编译器相关技术，至少熟悉一种片上的主流算力芯片的编译（地平线，昇腾等）和性能调优 Ø 熟悉 ARM 体系架构，熟悉DSP, GPU, NPU等硬件加速器的特性和性能调优 Ø 熟悉至少一种并行计算编程框架（OpenCL，CUDA）和性能调优者 Ø 熟悉智能软件全开发环节，有平台化软件架构的设计能力和成功经历 Ø 可以根据智能化功能需求，完成功能部署分配和资源消耗的预估 Ø 善于沟通，有良好的逻辑表达能力，团队协作精神良好
工作职责
工作职责： Ø 负责智能车控（智能能源，智能底盘，智能环境等）功能的平台化软件架构设计和落地实施 - 支持不同硬件加速器和智能化算法的平台化开发框架设计 - 结合不同硬件架构，深度学习框架和AI编译等相关技术，加速智能车控算法的推理，部署的落地 Ø 负责智能化软件性能和资源使用的优化方案制定和落地实施 Ø 负责根据实际业务情况制定智能化软件开发和分工流程 Ø 负责分析智能功能对芯片资源的需求，支撑控制器芯片选型
包括英文材料
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
开发框架+
[英文] Understanding Modern Development Frameworks: A Guide for Developers and Technical Decision-makers
https://www.freecodecamp.org/news/understanding-modern-development-frameworks-guide-for-devs/
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
性能调优+
https://goperf.dev/
The Go App Optimization Guide is a series of in-depth, technical articles for developers who want to get more performance out of their Go code without relying on guesswork or cargo cult patterns.
https://web.dev/learn/performance
This course is designed for those new to web performance, a vital aspect of the user experience.
https://www.ibm.com/think/insights/application-performance-optimization
Application performance is not just a simple concern for most organizations; it’s a critical factor in their business’s success.
https://www.oreilly.com/library/view/optimizing-java/9781492039259/
Performance tuning is an experimental science, but that doesn’t mean engineers should resort to guesswork and folklore to get the job done.
OpenCL+
https://developer.nvidia.com/opencl
OpenCL™ (Open Computing Language) is a low-level API for heterogeneous computing that runs on CUDA-powered GPUs.
https://engineering.purdue.edu/~smidkiff/ece563/NVidiaGPUTeachingToolkit/Mod20OpenCL/3rd-Edition-AppendixA-intro-to-OpenCL.pdf
we will give a brief overview of OpenCL for CUDA programers.
[英文] Hands On OpenCL
https://handsonopencl.github.io/
An open source two-day lecture course for teaching and learning OpenCL
https://leonardoaraujosantos.gitbook.io/opencl/chapter1
Open Computing Language is a framework for writing programs that execute across heterogeneous platforms.
https://ulhpc-tutorials.readthedocs.io/en/latest/gpu/opencl/
OpenCL came as a standard for heterogeneous programming that enables a code to run in different platforms.
https://www.youtube.com/watch?v=4q9fPOI-x80
This presentation will show how to make use of the GPU from Java using OpenCL.
CUDA+
https://developer.nvidia.com/blog/even-easier-introduction-cuda/
This post is a super simple introduction to CUDA, the popular parallel computing platform and programming model from NVIDIA.
https://www.youtube.com/watch?v=86FAWCzIe_4
Lean how to program with Nvidia CUDA and leverage GPUs for high-performance computing and deep learning.
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