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（一）崗位職責： （1）?自動駕駛系統開發與集成?： 基于華為MDC（Mobile Data Center）計算平臺，參與自動駕駛軟件系統（感知、定位、規劃、控制等模塊）的設計、開發及優化，確保系統高效穩定運行。 （2）?多傳感器融合算法開發?： 負責激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器的數據融合算法開發，提升環境感知精度與實時性。 （3）?功能模塊開發?： 開發高精度定位模塊（如SLAM、GNSS/IMU融合）。 設計實時路徑規劃與決策控制算法（如A*、 EM Planner/Lattice等、MPC等）。 優化深度學習模型在MDC平臺的部署（如目標檢測、語義分割）。 （4）?端到端感知系統開發:? 基于MDC平臺算力，設計并實現端到端感知模型 從多傳感器原始數據（攝像頭/LiDAR）直接輸出結構化環境信息（目標檢測、語義分割、場景理解）。 優化端到端模型的輕量化部署，支持多模態數據（時序圖像/點云）的聯合推理，降低對傳統人工規則和后處理流程的依賴。 （5）?端到端規劃與控制開發:? 構建端到端駕駛策略模型（如基于Transformer模仿學習框架），從感知結果或原始傳感器輸入直接生成可執行的軌跡與行為決策。 結合強化學習（RL）與模型預測控制（MPC），實現動態場景下的實時閉環規劃，保障安全性與舒適性。 （6）?端到端技術落地優化:? 針對MDC異構計算架構，優化端到端模型的算子性能（如TensorRT加速、內存復用），滿足車載實時性要求（單幀推理延時<50ms）。 ?系統性能優化?：針對MDC異構計算架構（CPU+AI加速芯片），優化算法計算效率與資源占用，提升系統實時性。 （二）?技術能力?： （1）精通C++/Python，熟悉Linux開發環境及ROS/ROS2框架。 （2）熟悉自動駕駛核心算法（如多目標跟蹤、SLAM、行為預測、運動規劃）。 （3）具備傳感器數據處理經驗（如點云處理、圖像處理、時序融合）。 （4）了解深度學習框架（PyTorch/TensorFlow）及模型部署工具（TensorRT/ONNX）。? （5）熟悉端到端感知模型，掌握BEV空間構建、時序融合及自監督預訓練技術。 （6）具備多模態數據聯合訓練經驗（圖像+點云），熟悉分布式訓練框架。 （7）了解車載芯片的模型部署優化（如Ascend算子開發、INT8量化）。? （8）精通端到端規劃算法，熟悉大規模駕駛場景數據集。 （三）通用技術要求?： （1）熟悉華為MDC平臺開發流程，了解其異構計算、高可靠中間件（如DDS）及工具鏈。 （2）熟練使用PyTorch/TensorFlow框架及模型部署工具鏈（ONNX/TensorRT）。。 （3）有車規級嵌入式系統開發經驗者優先（如AUTOSAR適配）。 （四）?加分項：? （1）參與過L3/L4級自動駕駛量產項目。 （2）有MDC平臺算法移植或性能調優經驗。 （3）在頂級會議/期刊（如CVPR、ICRA、IEEE T-IV）發表過自動駕駛相關論文。 （4）熟悉車云協同架構或OTA升級技術。