理想汽车操作系统研发工程师（软件解决方案）
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机、电子、通信、自动化等相关专业； 2. 熟练掌握C/C++编程语言，具备良好的数据结构及算法基础； 3. 熟悉深度学习 AI 原理及应用，有 TensorRT、TVM、LLM 等推理应用开发经验； 4. 熟悉操作系统原理，有 Linux 平台使用和开发相关经验优…
工作职责
1. 负责 NPU AI 推理引擎功能研发和交付； 2. 负责 AI 推理引擎的模型加载、解析、卸载功能研发及测试； 3. 负责 AI 推理引擎的应用开发及验证； 4. 负责 AI 推理的性能分析及优化； 5. 负责 AI 推理自动驾驶业务适配、实车验证及落地支持。
1.负责基础系统的开发，如OBS构建系统，软件源，自动化测试系统及镜像构建系统等； 2.负责工具开发，包括安装工具，配置工具，检查修复类工具，备份还原工具等； 3.负责运营管理类系统开发，如监控系统，性能分析和调优系统等； 4.负责对外发布系统建设，如安全通告系统，缺陷跟踪系统，产品官网等。
1、Agent系统性能优化：负责AI Agent运行时的性能分析与调优，提升Agent响应速度和吞吐量；优化Agent任务调度、内存管理、并发处理等核心模块； 2、CUA支撑：设计并构建支持AI Computer Use能力的操作系统层面的基础组件；内核加固（Kernel Hardening）和运行时保护，确保AI操作计算机时的安全隔离和权限控制； 3、OS底层能力建设：基于Linux内核进行深度定制，优化Agent运行环境的系统级性能；研究并落地OS层面的高效资源调度方案，支持大规模Agent并发运行。
1. 操作系统及内核研发：面向 Agent 工作负载的操作系统能力演进，推动内核子系统与上层系统组件的适配与创新，构建 Agent 与 OS 之间的交互接口与运行时基础设施。 2. 安全底座：构建 OS 级的 Agent 安全体系，在供应链安全、运行时安全隔离、OS 级行为审计与访问控制等方向建立纵深防御。 3. 智能化运维：探索 AI 与系统运维深度结合的模式，将操作系统运维知识封装为 Agent 可理解、可执行的能力，推动运维从人工经验驱动向智能化演进。 4. 可观测与效能优化：构建面向 Agent 行为的可观测体系，度量和优化 Agent 运行效能，从 OS 层系统性降低 Agent 运行成本。 5. 工程平台建设：构建面向操作系统研发场景的 Agent 基础设施平台，将各方向的 Agent 能力进行平台化沉淀，支撑 Agent 的规模化开发、运行与迭代。
1.负责操作系统基础软件源码维护，需求开发，上游反馈等； 2.负责操作系统核心组件设计和研发，腾讯自研软件开发和支持； 3.负责软件包分析，打包和编译，软件包依赖解决； 4.参与社区互动，协同开发，开发者交流等。