自动驾驶算法移植工程师

岗位职责：
1. 模型转换与导出：负责将PyTorch训练的模型转换、导出并优化为ONNX格式，确保转换的正确性和精度对齐。
2. C++推理引擎开发：基于ONNX Runtime、TensorRT或公司自研推理引擎，开发高效、稳定的C++模型推理代码，并集成到自动驾驶系统中。
3. 前后处理优化：设计与实现与模型匹配的高效C++数据前处理和后处理逻辑，确保端到端的处理性能。
4. 性能剖析与调优：对模型推理管线进行性能剖析，定位瓶颈，并通过多种技术手段优化模型的推理速度和内存占用。
5. 工具链与流程建设：构建并维护标准化的模型转换、测试与部署流程，提升模型部署效率。
岗位要求：
1. 计算机科学、电子工程、自动化或相关专业的本科及以上学历。
2. 熟悉深度学习模型的生命周期，具备扎实的PyTorch使用经验，能够理解并修改模型的训练代码。
3. 拥有丰富的模型转换实战经验，熟悉常见的转换陷阱及解决方案。
4. 具备扎实的C/C++编程能力，有在Linux环境下进行高性能代码开发的经验。
5. 熟悉至少一种主流推理框架，了解计算机体系结构，具备性能优化经验，能够使用Profiling工具进行分析和调优。
6. 熟悉现代软件工程最佳实践，掌握Git等版本控制工具，具备良好的代码风格和文档习惯。
7. 对技术细节有极致的追求，能够深入排查和解决复杂的工程问题。
8. 具备出色的团队沟通和协作能力，强烈的责任心和目标导向。