蔚来校招-软件质量工程师

-负责换电站软件问题的初步分析及解耦，与相关研发团队分析问题根本原因并解决问题，负责输出问题解决进展及问题状态 -及时识别换电站软件相关高风险问题（如高严重度问题、批量问题、可能引发舆情问题）并根据情况上升报警；支持进行重大问题评估，负责问题的调查、风险评估及方案确认 -负责对接云端和车端软件问题；与车端/云端软件对接，车端/云端发现的问题有逃逸流出时需做市场风险评估 -按需参与软件相关FMEA分析和LLR经验总结工作 -持续优化软件相关问题的分析体系及流程，提高问题解决效率

承担研发中心自研数据通讯设备的测试工作

1. 负责AI处理器的图编译或算子编译器方案设计、验证、开发和维护工作； 2. 基于自研芯片的高性能AI计算软件库的开发和性能优化工作，并完成对应的测试； 3. 负责AI的推理引擎或大模型推理引擎的开发，设计，验证和维护工作； 4. 负责AI编译栈的性能评估及优化工作，并探索软硬件协同优化方案； 5. 对辅助驾驶领域常用算法和工具进行调研和分析。

1、参与自动驾驶海量数据的采集、管理、处理与高效调度，设计与开发自动驾驶全链路数据平台，包括但不限于数据湖、数据仓库、分布式存储、流批一体计算与智能数据标注、数据治理等； 2、研发大规模分布式计算与训练平台，基于Spark、Flink、Ray、PyTorch等技术实现自动驾驶大模型的数据清洗、预处理、并行训练与推理，支持多GPU/多集群高性能任务编排与资源调度； 3、优化存储与检索架构，探索和实现包括OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等新一代高性能存储与检索方案，提升数据读写、索引、管理效率，赋能AI训练和推理； 4、参与团队架构设计与技术攻关，跟进学术前沿与业界动态，解决自动驾驶场景下数据一致性、扩展性、高可用、智能调度等核心难题； 5、推进工程实践落地与持续优化，深度参与端到端系统开发、自动化测试、上线发布与持续运维，推动数据与AI平台的稳定迭代和性能进化。