Company Description
Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance to improve quality of life all across the globe. Welcome to Bosch.
Job Description
工作职责
自动驾驶软件架构工程师岗位重点聚焦智能驾驶 SoC 平台的软件架构、Runtime 性能优化、异构计算与系统稳定性分析。
主要职责
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负责 ADAS SoC 平台的软件架构设计与优化
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负责感知/融合/规划等核心链路的 runtime 性能优化
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分析并解决复杂运行时问题，包括：Coredump，Memory Leak，卡顿、时延与资源竞争问题
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优化系统 CPU / Memory / IO / 调度性能
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参与 CPU/GPU/NPU/DSP 异构计算架构与任务调度优化
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分析 AI 模型车端部署中的性能瓶颈与资源占用
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搭建 Profiling、Benchmark 与性能回归分析体系
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与算法、平台、中间件团队协同推进系统性能与稳定性优化
Qualifications
1.有自动驾驶或具身智能项目经验，熟悉感知/规划方法，有具身智能研发和部署经验者优先；
2.应用数学、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业业的硕士/博士或者同等工作经验；
3.熟悉当前主流的深度学习算法，精通一个或多个领域算法研究，包括但不限于目标检测、图神经网络、NLP、大模型等领域；
4.深入了解数据结构、算法、并行编程、代码优化和大规模数据处理等相关知识；至少精通C/C++或Python编程,有ACM经验者优先；
5.有计算机视觉及模式识别领域顶会(CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS)或顶刊(TPAMI/IJCV/TIP)者优先；有顶级学术比赛成果或实际工程项目经验者优先。
Additional Information
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计算机科学、计算机工程相关专业
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5 年及以上 Linux/QNX 嵌入式开发经验
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有大型自动驾驶或车载平台项目经验
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扎实的 C/C++ 基础与系统编程能力
核心能力要求
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熟悉 Linux/QNX 内核机制
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具备复杂问题定位与系统级 Debug 能力
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具备性能优化经验
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熟悉 Perf、Valgrind、ftrace、gdb 等分析工具
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理解 CPU/GPU/NPU/DSP 异构计算架构
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熟悉 Bazel / CMake / Makefile / Shell，了解 Conan
加分项
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AI 推理部署与模型优化经验
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eBPF / Kernel Trace 经验
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ARM 平台性能优化经验
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QNX System Profiler 使用经验
