高级BSP软件开发工程师 惠州 全职 软件类 职位描述 1.SoC深度架构分析与选型赋能:（1）深度评估主流智驾芯片(如Orin,Thor,Journey6,SA8650等)的内部架构(NoC总线、存储子系统、异构单元),从底层逻辑评估芯片真实性能上限（2）参与下一代域控制器产品芯片选型工作，基于软件研发视角输出硬件规格需求，规避硬件架构设计缺陷，保障软硬件适配性与后续开发落地性2.底层技术攻关与黑盒解构:（1）针对芯片原厂BSP封闭导致的痛点(如DDR参数调优、PCIe带宽分配、Cache一致性问题),利用芯片开发经验进行逆向分析或底层调测,指导团队实现自主优化（2）解决复杂的系统级死机、内存泄漏及实时性瓶颈问题,具备直接与芯片原厂研发对标、甚至纠正原厂错误的能力3.高性能软硬协同框架设计: 职位要求 教育与背景：电子工程、微电子、计算机相关专业硕士及以上学历；10年以上相关工作经验。芯片实战经验（硬指标）：（1）曾在知名芯片设计公司担任SoC架构师、芯片验证工程师或底层驱动开发专家（2）参与过至少一颗大规模SoC从定义、仿真到汇编调试的全生命周期 投递...
智驾算法评测仿真开发工程师 惠州 全职 算法类 职位描述 评测平台架构与开发负责智能驾驶仿真评测平台的整体架构设计、核心开发与持续演进设计评测引擎、指标计算框架、结果分析模块，支撑算法团队自定义评测项的灵活接入与高效执行建设评测结果存储、版本对比、一致性监控等数据服务模块评测工具链建设开发自动化评测流水线，覆盖数据准备 → 仿真执行 → 指标计算 → 报告生成 → 异常告警全流程构建评测项配置系统，支持算法团队自定义评测项的参数化配置与版本管理回灌平台开发与运维负责域控回灌测试平台的架构设计与核心开发，支持 Thor 等域控平台的固件刷写、数据采集、回灌执行与结果回收开发回灌任务调度系统，支持多版本并行回灌、优先级调度与异常恢复建设回灌结果管理与分析模块，支撑算法团队快速定位版本间性能差异与回归问题 职位要求 本科及以上学历，计算机、自动化、车辆工程等相关专业3 年以上平台/工具开发经验，精通 Python（Pandas/Numpy），具备扎实的软件工程能力熟悉 Linux 环境开发，掌握 ROS/ROS2 基本使用与仿真数据格式处理（ROS Bag / MCAP）熟悉智能驾驶仿真体系（LogSim / WorldSim / SIL / 回灌测试）有分布式任务调度开发经验（Ray / Argo/ Dolphin等），能支撑大规模并行仿真跑批有域控平台回灌测试平台开发经验者优先有消息队列（kafka等）使用经验。 投递...
As a Senior Robotics Software Engineer on the Isaac Applications Team, you will help build the platform for Physical AI robots — enabling sim-first development, real-world deployment, and continuous learning to make them smarter over time.
自动驾驶系统优化资深工程师 上海 全职 职位描述 负责智能驾驶系统在各类异构计算平台的性能优化，提升系统效率、精度及实时性。解决各类软硬件兼容性，通信延迟，资源竞争等等问题，定位性能瓶颈，提出并推动优化方案落地。制定并执行测试验证方案，协同跨部门团队推进技术落地，确保优化效果符合量产标准。 职位要求 硕士及以上学历，计算机、电子工程、自动化等相关专业。5年以上智能驾驶行业经验，熟悉自动驾驶系统的技术原理，理解核心模块的代码逻辑，了解各个模块的基本工作流程和交互接口。5年以上Linux系统性能优化经验，熟悉内核关键模块代码。熟悉GPU/NPU的性能分析工作，有车规级SOC如Orin/Thor量产经验者优先。精通C++/Python，掌握CUDA/TensorRT等高性能计算技术。具有良好的工作态度，团队合作精神，主观能动性和沟通能力。 投递...
【人形机器人】端侧软件工程师 北京、上海 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 工作职责：1.机器人端应用/服务框架与运行时：进程与技能生命周期编排、整机状态机、任务执行引擎（非算法）；2.封装算法模块（感知/控制/VLA）对外接口，统一端侧调用契约；3.端侧数据录制与上传 agent（多模态时序同步、压缩、断点续传，对接数据管线）；4.端侧 SDK / API，向遥操作、智能体、云服务提供稳定接入；5.端侧异常处理、降级与安全状态对接，保障长稳运行。 职位要求 任职要求:1.本科及以上，计算机 / 机器人 / 自动化相关专业；2.3 年以上机器人 / 嵌入式应用层 / 系统软件开发经验；3.C++20 与 Python 熟练，熟悉 Linux 应用层开发；4.熟悉 ROS2 或同类中间件、状态机 / 框架 / 事件驱动设计；5.良好的接口抽象与工程化能力。加分项:1.有人形
自动驾驶域控制器软件工程师 上海 全职 职位描述 1、集成 Camera/LiDAR/定位模块等到 Orin/Thor 域控平台，完成软硬件联调与驱动兼容性验证。 2、推动供应商补全 GMSL2/3 解串、CAN FD 映射、PTP/gPTP 时间同步（≤1ms 对齐）等关键外设支持。 3、主导从 Socket CAN 向 MCU+RTOS 硬实时架构迁移，下沉转向、制动等关键信号。 4、验证 Aurix/S32G 等 MCU 上 FreeRTOS/AUTOSAR OS 应用，确保通信抖动 1ms、满足 ASIL-B 要求。 5、设计 SoC（Linux）与 MCU 间核间通信（SPI/UDP/共享内存），保障跨核数据可靠同步。 6、基于
Career Area:Engineering Job Description: Your Work Shapes the World at Caterpillar Inc. When you join Caterpillar, youre joining a global team who cares not just about the work we do – but also about each other.
低精度量化/模型压缩算法工程师 上海 校招 正式 技术族 - 算法类 职位 ID：A39276 职位描述 1. 负责大模型、多模态模型、具身智能模型的低精度量化、模型压缩、蒸馏、剪枝、稀疏化算法研发与落地。2. 研究并实现 INT4/NVFP4/INT8/FP8 等量化方案：GPTQ、AWQ、SmoothQuant、GPTQ-For-LLaMA、bitsandbytes 等。3. 负责模型压缩算法在训练、推理、端边、云端不同场景的精度保持与性能收益。4. 与推理引擎、算子团队协同，将量化 / 压缩算法对接 TensorRT-LLM、vLLM、ONNX Runtime、NPU/GPU等硬件与推理栈。5. 构建自动化量化工具链、精度评估体系、压缩后模型稳定性验证流程。6. 针对机器人端侧（Jetson//Thor/Orin/NPU）等资源受限场景，实现极小内存、极低功耗下的模型部署。7. 输出算法方案、实验报告、性能 / 精度对比，支撑业务规模化降本增效。 职位要求 1. 硕士及以上，计算机/人工智能/电子/数学相关，2年以上模型量化或压缩经验。2. 精通深度学习模型结构：Transformer、Attention、FFN、Norm、激活函数。3. 熟悉主流量化算法：PTQ、QAT、GPTQ、AWQ、SmoothQuant、LLM.int8 ()、FP8 量化。4. 熟悉模型压缩技术：剪枝、知识蒸馏、动态稀疏、低秩分解（LoRA/QLoRA）。5. 熟练使用 PyTorch，具备模型训练、微调、精度调试能力。6.
优才-低精度量化/模型压缩算法工程师 上海 校招 正式 技术族 - 算法类 职位 ID：A43922 职位描述 1. 负责大模型、多模态模型、具身智能模型的低精度量化、模型压缩、蒸馏、剪枝、稀疏化算法研发与落地。2. 研究并实现 INT4/NVFP4/INT8/FP8 等量化方案：GPTQ、AWQ、SmoothQuant、GPTQ-For-LLaMA、bitsandbytes 等。3. 负责模型压缩算法在训练、推理、端边、云端不同场景的精度保持与性能收益。4. 与推理引擎、算子团队协同，将量化 / 压缩算法对接 TensorRT-LLM、vLLM、ONNX Runtime、NPU/GPU等硬件与推理栈。5. 构建自动化量化工具链、精度评估体系、压缩后模型稳定性验证流程。6. 针对机器人端侧（Jetson//Thor/Orin/NPU）等资源受限场景，实现极小内存、极低功耗下的模型部署。7. 输出算法方案、实验报告、性能 / 精度对比，支撑业务规模化降本增效。 职位要求 1. 硕士及以上，计算机/人工智能/电子/数学相关，2年以上模型量化或压缩经验。2. 精通深度学习模型结构：Transformer、Attention、FFN、Norm、激活函数。3. 熟悉主流量化算法：PTQ、QAT、GPTQ、AWQ、SmoothQuant、LLM.int8 ()、FP8 量化。4. 熟悉模型压缩技术：剪枝、知识蒸馏、动态稀疏、低秩分解（LoRA/QLoRA）。5. 熟练使用 PyTorch，具备模型训练、微调、精度调试能力。6.
Career Area:Engineering Job Description: Your Work Shapes the World at Caterpillar Inc. When you join Caterpillar, youre joining a global team who cares not just about the work we do – but also about each other.
中间件框架工程师 北京、上海 全职 职位描述 作为机器人软件框架核心成员,负责公司自研机器人中间件框架(集实时 M-to-N 通信、分布式数据总线、任务调度、数据回放与 AI 推理于一体)的架构设计与研发。主导底层通信链路、调度执行引擎与数据总线的高性能演进,支撑上层机器人业务在 x86、ARM、NVIDIA Jetson 等多平台上的实时、可靠运行。需具备扎实的现代 C++ 系统级功底、并发与性能优化能力,以及跨模块架构设计和落地经验,推动框架的稳定性、吞吐与延迟指标持续提升。主要职责1. 核心框架研发:负责中间件各核心模块(底层通信 fabric、消息总线、任务调度、推理基础设施)的设计、开发与维护,保障现代 C++ 代码质量、可移植性与实时性。2. 高性能通信:主导 M-to-N 发布/订阅与 RPC 链路的性能优化,包括共享内存零拷贝、无锁数据结构、进程内/跨进程/跨节点多传输(TCP/Multicast/共享内存/PCIe)与 QoS 策略设计,持续压低延迟、提升吞吐。3. 调度与执行引擎:负责数据流 DAG 拓扑、线程池、执行单元生命周期(初始化→执行→故障恢复)、多维运行状态管理与调度可视化,保证复杂业务图的正确执行与故障恢复。4. 多平台适配:完成 x86_64、aarch64、NVIDIA Jetson(Orin/Thor)、Android ARM64 等平台的编译、适配与性能调优,处理平台差异(SoC、线程库、加固环境)带来的兼容性问题。5. 稳定性与可观测:结合故障管理(FMEA)、数据/线程/SoC 监控与分布式日志体系,建设框架的可观测能力,定位并根治线上崩溃、内存问题(UAF/ABA)与竞态。6. 工程化建设:完善基于 CMake
软件实习生 - 车载域控平台SoC 上海 实习 职位描述 1.Alpamayo、Alpasim，基于英伟达数据集的原始功能的复现；2.Alpamayo在ORIN或THOR域控上的部署；3.AUTOWARE在ORIN域控上的部署； 职位要求 职位要求1. 熟练使用C语言和C++语言2. 有Linux上的软件开发经验，熟练使用Linux，能在Linux环境下开发与工作3. 有图像处理或其他AI开发的经验或能力4. 每周至少工作三天加分项：了解基本嵌入式基础知识 投递...
AI模型部署优化工程师 （上海） 上海 算法类 硕士及以上 2027届算法人才专项招聘 职位描述 1、负责深度学习模型跨框架适配工作，完成模型在PyTorch、ONNX、TensorRT、NCNN、QNN、SNPE、TVM等主流推理引擎的转换、对齐验证与一致性调试，保障模型跨平台推理精度稳定、流程可靠。2、面向嵌入式、车载SOC平台落地场景，落地各类模型压缩与推理加速技术，涵盖计算图优化、算子融合、模型量化、网络剪枝、知识蒸馏、模型稀疏化等深度优化方案，持续提升模型推理性能。3、针对模型推理过程中的性能瓶颈、精度衰减、延时过高、显存占用过大等问题，开展深度定位与分析，输出算子优化、模型结构迭代、推理策略调优等改进方案，推动方案落地闭环。4、跟进端侧推理、模型轻量化前沿技术，结合车载硬件平台特性持续迭代优化方案，保障AI模型在车载场景高效、稳定量产落地。 职位要求 1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、电子信息、自动化等相关专业，基础知识扎实。2、技术基础：扎实掌握深度学习基础理论，熟练掌握量化、剪枝、知识蒸馏、稀疏化等模型压缩加速技术，具备计算图优化、算子融合、推理调优实战经验。3、框架能力：精通PyTorch框架，熟练掌握QNN、ONNX、TensorRT、NCNN、TVM等至少一种主流推理框架，具备完整的模型转换、部署调试、精度对齐、性能调优全流程实战能力。4、具备深度学习模型在嵌入式、车载SOC平台的部署调试经验，能够独立排查推理精度丢失、推理延时、内存占用超标等各类工程问题，完成优化方案闭环。5、逻辑思维清晰，具备较强的问题攻坚能力、学习能力与执行力，拥有良好的跨部门沟通协作能力，可独立推动技术方案迭代落地与规模化复用。6、优先条件：拥有英伟达Orin Thor、高通8775/8650/8797、地平线J5/J6等车载芯片量产部署经验，或大模型端侧轻量化、推理优化相关项目、实习经验者优先。 职位信息 招聘数量： 2 投递...
系统工程师-AIOps具身端侧部署 深圳 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 岗位职责- 端侧模型部署与加速：对接算法/数据团队产出的原始模型，负责模型向端侧算力平台的移植、模型剪枝、INT8/FP4 量化与 TensorRT / ONNX 编译加速；压测端侧推理帧率与延迟，打包为标准部署镜像。- 低时延接管与 Corner Case 捕获：优化 WebRTC / UDP / QUIC /其他自有协议 的远程接管链路，保障端到端控制与多路高码率视频传输时延 ；搭建现场 Corner Case（长尾异常数据）的一键触发打包与自动回传机制，反哺给数据团队。- 静默 OTA：固件与模型 OTA 镜像分发、灰度发布与异常一键回滚机制；负责边端
具身算法工程师（VLA+RL）-通用业务部 上海 校招 正式 技术 - 算法类 职位 ID：A121738 职位描述 VLA 端到端模型研发: 设计并训练端到端视觉-语言-动作模型（如 RT-2、OpenVLA、π0、Diffusion Policy、3D Diffusion Actor 等），实现从视觉输入与语言指令到机器人低维动作空间的直接映射。研究动作表示与生成机制: 动作 Token 化（Action Tokenization）、隐动作量化（Latent Action Quantization, LAPA）、扩散式动作生成（Diffusion Policy）、流匹配（Flow Matching）等前沿方案。探索 RL 与模仿学习（IL）的混合训练范式：利用人类演示数据初始化策略，再通过 RL 进行微调和鲁棒性增强。强化学习运控与策略优化: 包括 PPO、SAC、RLHF（Human Feedback for Robotics）、DAPG