方向一：性能优化 1.负责深入分析现有算法在嵌入式平台（如ARMCortex-A/R系列、DSP、FPGASoC）上的性能热点，使用性能剖析工具定位瓶颈。 2.负责设计和实现基于SIMD指令集的深度优化代码、开发和优化基于SIMT模型的并行计算内核。 3.负责在包含CPU、GPU、NPU或专用加速核的复杂异构嵌入式系统中，实现高效的任务划分、内存管理与数据流通。 4.负责从编译链、内存布局、缓存一致性、DMA传输到实时操作系统调度，进行全栈式系统级调优，确保计算任务的高效稳定执行。 方向二：模型部署 1.负责智能驾驶相关神经网络模型在智能驾驶域控制器上的部署开发和交付，部署开发不限于模型准备、模型推理和结果解析等、支持不同硬件平台的模型部署； 2.负责智能驾驶神经网络模型在仿真平台的部署； 3.负责所有模型在GPU上的运行的调度、竞争分析及性能优化； 4.负责智能驾驶神经网络模型部署开发需要的工具开发，不限于不同数据格式的转换脚本开发、不同硬件平台需要的文件转换、精度对齐脚本开发等。

1.招聘对象：2027届本科及以上学历毕业生。 2.专业要求：计算机科学与技术、计算机应用、人工智能、自动化、控制工程、软件工程等。 3.英语水平：通过国家四级。 4.专业技能： 4.1具备较好的编程能力，熟练使用Python、C++、C； 4.2高性能计算技能：精通至少一种SIMD指令集（如ARMNEON/SVE、x86SSE/AVX）；具有基于CUDA或OpenCL的GPU内核开发与优化经验； 4.3系统能力：对计算机体系结构有深刻理解，包括多级缓存、内存带宽、流水线、指令依赖等； 4.4至少熟悉一种嵌入式神经网络的部署流程，熟悉神经网络常用算子的计算原理和常用的硬件加速手段； 4.5工具链：熟练使用性能剖析工具。 5.综合素质：善于创新、思维敏捷、精力充沛。 6.优先项：拥有在NVIDIAJetson、华为昇腾Atlas、高通骁龙、TITDA4等主流边缘计算平台上的开发与部署经验；在计算机视觉、信号处理、无线通信物理层等任一领域有算法实现经验；有神经网络模型量化和部署项目经验者优先；