理想汽车智能空间高级硬件质量工程师
任职要求
1. 本科（含）以上学历；
2. 有中央域控制器、区域控制器、BCM域控制器等车身控制产品开发经验者优先；
3. 具备车身控制系统/车载娱乐系统相关领域3年以上开发经验，熟悉功能需求定义、硬件开发、软件开发及测试验证…工作职责
1. 负责公司质量问题的管理和解决（车载显示屏、车机、功放、BLE模块、音响系统、摄像头系统），包括缺陷分析、质量改进和客户投诉处理等，以确保产品和服务的质量和客户满意度； 2. 负责车载显示屏、车机、功放等零件新项目投产过程中的质量策划及验证工作，参与研发方案涉及评审； 3. 数据分析和报告：负责公司质量数据的分析和报告工作，包括质量指标的收集、分析和报告，以帮助公司识别问题和改进机会； 4. 负责供应商端质量问题的前期识别和风险管控，策划与供应商端制程质量改善和质量稳定性保证流程的建立。
1、负责饿了么地图及感知算法研发，提升即时物流超算数智化能力； 2、追踪行业前沿对大规模时-空-图数据进行建模，提升饿了么定位、路线规划、时空轨迹、空间智能、地理信息大模型等方向技术能力； 3、沉淀研究成果，协同硬件、工程团队 推进算法落地；
1、技术方案设计 • 调研AI大模型训练及推理的前沿技术发展，分析计算通信协同优化的技术方案； • 分析客户需求，帮助客户使用我们的产品和解决方案，帮忙客户进行性能优化； 2、技术实现 • 负责AI计算系统的通信优化方案设计，包括计算通信协同优化、通信库研发测试、以及交付与支持； • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等； • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署； • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等。 3、稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠； • 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能。 4、技术预研 • 分析AI业务通信pattern和发展趋势，探索通信库的优化空间，以及AI计算系统全栈的协同设计，提升系统端到端的稳定性和性能。 5、技术规划 • 理解业务战略及重点，基于业务需求作出高性能、高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。
加入西门子智能基础设施集团智能建筑事业部，成为零碳先锋，共创明日世界！ 西门子智能基础设施集团 (Siemens Smart Infrastructure, SI) 的业务涵盖能源系统、楼宇和工业，旨在通过集成软硬件、产品、系统和解决方案，改善人们的生活和工作方式，显著提高效率和可持续性。我们致力于打造更低碳、更智能、更灵活的基础设施，在楼宇科技、智慧园区、数据中心等领域，都有我们成功的项目案例。 我们期待高级系统架构师人才加入我们，一同推动业务发展。 你将在这些领域发挥影响： • 主导工业用 AI 产品（含软硬件）的整体架构设计，涵盖系统分层、模块划分、接口定义等，确保架构具备高可扩展性、高可靠性、安全性及性能优化，满足楼宇控制场景的工业级要求。 • 深度参与前端需求调研与分析，精准捕捉客户在楼宇控制场景下的核心诉求（如设备联动、数据实时分析、能耗优化等），将需求转化为技术指标，输出可落地的系统设计方案。 • 与软硬件研发团队紧密协作，完成软硬件接口的设计与对接，确保软件架构与硬件资源（如传感器、控制器、边缘计算设备）高效适配，提升系统整体运行效率。 • 指导软件开发团队进行架构落地，参与核心模块的代码评审，解决开发过程中的关键技术难题，确保开发成果与架构设计一致性。 • 持续跟踪工业 AI、楼宇自动化领域的前沿技术，评估其在产品中的应用可行性，推动技术创新与架构迭代。 • 制定系统架构相关的技术规范与标准，沉淀架构设计经验，提升团队整体技术能力。 • 参与重要客户的技术交流与方案演示，基于架构优势解答客户疑问，支撑业务拓展。
团队背景：淘宝文本搜索算法团队是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法，以提升用户的在线购物体验和满意度，进而推动电商平台的商业成功。 工作职责 1. 和淘宝电商搜索业务紧密结合，设计和改进机器学习模型的架构，实现高效的搜索大型模型训练和推理系统（特别是大规模语言模型，GPT、LLaMA、通义千问等），确保其高效性和准确性，以提高计算性能和加速模型收敛 2. 负责百亿参数以上超大模型的推理训练与性能优化：进行搜索在线模型的性能分析和调优，识别和解决瓶颈问题，提高模型的训练和推理速度，以适应并充分利用硬件资源，确保在高效计算资源利用的前提下，提供快速响应的搜索业务体验 3. 应用不限于剪枝、量化、知识蒸馏，各种并行策略（DP/TP/PP/EP等）等技术来优化模型的复杂度和运行速度，同时探索模型在样本、训练、存储和推理的极致性能 4. 在大模型的Token压缩方面进行性能探索，包含入图前的超长token压缩甚至长token直接入图等性能优化，以满足大模型结合超长token在海量数据以及极致在线性能的应用 5. 和工程团队协同，依据训练推理机器资源水位以及优化空间，简化和加速模型训练和推理的部署过程，实现离线在线资源的高性价比利用。 6. 参与设计和优化淘宝整体搜索系统，包括多阶段漏斗设计和整体链路设计，确保系统的稳定性和高效性