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关于感知方向 感知是无人驾驶中非常复杂和有趣的部分之一，你构建的是一个人工智能集大成的系统，不是一项按部就班就能完成的工作！感知软件工程师负责无人驾驶感知系统的设计和实现，应对无人驾驶中各种最有挑战的问题： 1. 设计高效可靠的深度学习模型，在几十毫秒内精确检测和跟踪车周围200米之内所有的障碍物（人，车，非机动车辆，交通锥等），并对场景进行理解 2. 如何设计一般性的模型和算法去处理各式各样的长尾情况和极端环境，如路面上的垃圾袋，洒水车的水花，前车掉下来的挡板 ，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 3. 如何保证感知模型和算法在极端的环境里的准确性和可靠性，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 4. 把模型优化到极致，让十几个到几十个模型在车上有限的计算资源上欢快的运行 5. 如何搭建一个高效可靠的计算框架，支撑一个周期内接收几十个传感器的输入，做各种同步融合，并进行几十个深度学习模型的推理 关于感知Infra方向 感知infra构建感知系统的基石，包括但不限于：搭建高效可靠的计算框架；实现模型的inference engine并对模型进行优化来自BOSS直聘；建立精确稳定高效的评估系统；搭建高效好用的训练框架等。 我们需BOSS直聘要你： - 熟悉模型推理优化基本原理，例如混合精度训练、模型量化、知识蒸馏、剪枝优化等 - 熟悉AI模型编译优化技术 ，例如TensorRT，TVM，MindAKG，Cuda内核，Intel AVX，NEON SIMD，MLIR等 - 熟练掌握一种机器学习引擎框架，如TensorFlow、PyTorch等 - 丰富的Linux/Unix系统C++、Python开发经验，熟悉多线来自BOSS直聘程，内存管理，及boss设计模式 - 能够主导完整的技术开发流程，包括定义需求，设计，实现，测试和部署，具有良好的沟通能力、判断力、数据分析能力、执行力，自我驱动 - 有较强的沟通协调能力，能够很好的组织协调多部门将方案推进落地 加分项： - 具有分布式系统相关项目经历，复杂系统软件的设计能力和调试能力，熟知常见的设计模式和架构的trade-off； - 熟悉GPU体系架构，精通CUDA，精通cuDNN，在深度学习计算框架等领域有丰富优化经验者优先； - 有QNX safety上模型部署的经验