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...
乘员保护性能开发工程师 上海 社招 全职 职位 ID：A08231A 职位描述 1. 负责乘员生存空间检查，评估内饰造型、布置等对乘员保护性能开发的影响，负责气囊点爆相关性能管控，提出整改意见和工程方案，并跟踪和落实；2. 负责乘员保护CAE仿真工作，包括FE建模、对标、气囊点爆、约束系统参数优化CAE计算和CAE方案迭代等，提出整改意见，并跟踪和解决问题；3. 负责约束系统滑台试验和整车试验工作，包括样件准备、试验开展和执行、试验结果整理，提出整改意见，并跟踪和解决问题；4. 负责气囊点爆性能目标达成，负责完成乘员保护性能报告编写。 职位要求 1. 工作经验： 1. 8年以上乘员保护性能开发工作经验； 2. 至少从事过2~3款车型（C-NCAP五星和C-IASI优秀）乘员保护性能开发； 3. 安全约束系统供应商工作经验为加分项（对气囊点爆有深刻的认知） ； 4. 对气囊点爆系统关联的零件材料和仿真材料卡有一定经验。2. 具备的技能/知识/能力: 1. 熟练使用LS-DYNA、OASYS、ANSA/META、HYPERWORKS等仿真软件； 2. 熟悉整车及乘员保护性能开发流程； 3. 熟悉HIII-50th、HIII-05th、THOR-50th、WorldSID-50th、SID-IIs、ES-2等假人伤害机理； 4. 熟练完成乘员保护CAE仿真建模、对标、及优化分析工作； 5. 熟悉整车试验、滑台试验及约束系统零部件子系统试验； 6. 熟悉汽车碰撞安全相关法规和标准；
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优才-具身算法工程师（VLA+RL）-通用业务部 上海 正式 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 等算法在关节级/任务级控制中的应用。模型部署与实时性优化: 负责 VLA/RL 模型在机器人芯片(Orin、Thor）上的轻量化部署，满足实时控制需求（端到端延迟 50ms，控制频率 ≥ 50Hz），解决长上下文视觉序列与语言指令的并行处理瓶颈。设计模型与底层运控（WBC/MPC）的协同接口:
As a research intern on the embodied AI projects, you will help build the advanced robotic policies with humanoid robots for the challenging industrial scene — enabling sim-first development, real-world deployment, and continuous learning to make
软件工程师 - 大模型端侧优化和部署 北京、广州、上海 全职 职位描述 负责将大模型部署到自动驾驶车端芯片平台（NVIDIA Orin / Thor 等），并进行极致的性能、内存与能效优化。你将在算力、内存、功耗与实时性严格受限、且对安全与稳定性要求极高的车载环境下，打通从推理引擎定制、核心算子优化到车端运行时管理的全栈链路，推动大模型在自动驾驶（端到端决策、场景理解等）场景的规模化落地。岗位职责1. 适配、移植与深度优化车端推理引擎/运行时（TensorRT-LLM、TensorRT Edge-LLM、vLLM、SGLang 等），通过计算图优化、算子融合、高性能 CUDA 算子开发及 KV Cache、投机采样等优化，充分发挥 Orin / Thor 平台算力，满足实时性要求；2. 建立 Benchmark 与 Profiling 体系，跟踪首字延迟（TTFT）、吞吐、内存峰值、冷启动、模型切换、cache 命中率、长稳与抖动等车端核心指标。支持场景理解、Function Calling、结构化输出、流式输出、多模态推理等核心场景的低延迟落地； 职位要求 1. 计算机、电子工程、人工智能、自动化等相关专业，本科及以上学历；2. 具备 2 年以上 AI 推理部署、端侧AI、系统性能优化或模型工程化相关经验；3. 精通
