算法应用工程师-campus-2027

负责智能网联、智能驾驶、智能座舱、机器人等场景下的算法应用方案设计、开发与工程化落地；

负责算法模型的端侧部署与集成，包括模型转换、推理加速、精度优化、资源占用优化，保障车载与机器人边缘端的实时性和稳定性；

参与算法模型训练、调优、评估与迭代，重点负责模型轻量化，包括量化、剪枝、蒸馏等，并建设模型部署链路；

能够严格按照项目进度要求进行算法模块划分和技术攻关，保证关键节点交付；

结合 Android、Linux、Windows 等平台的人机交互系统，设计并实现算法应用场景，如视觉感知、交互理解、状态监测、SLAM / 定位等功能落地；

能够独立完成算法模块与业务系统的接口设计、联调、集成及工程化落地；

搭建模型训练、评估、部署的工程化工具链，制定算法性能 benchmark 指标，持续迭代优化；

跟踪前沿算法与工程落地技术，推动可落地的技术方案预研与转化；

编写算法设计、实验报告、接口说明等相关技术文档

全日制统招硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、自动化等相关专业；

精通 Python，具备扎实的算法设计与数据结构基础；熟悉 Java 或 C++，了解 Android、Linux、Windows 中至少一个平台的应用开发；

熟练掌握 PyTorch 或 TensorFlow，有完整的模型训练、调优到部署经验；

熟悉主流视觉/感知算法，如目标检测、语义分割、3D 点云处理、SLAM 等，了解 YOLO、Transformer、BEV 等主流网络结构；

具备模型部署经验，熟悉 TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO 等推理框架中的至少一种；

熟悉 Linux 开发环境，熟练使用 Git、Docker，了解 CI/CD 基本流程；

具备一定软件工程和系统设计能力，能够编写规范技术文档，理解接口设计和模块化开发；

有模型轻量化经验者优先，包括量化、剪枝、蒸馏、NAS 等；

了解车载 HMI、机器人交互界面或人机交互逻辑者优先，有 Android、JavaFX、Qt 等界面开发经验者加分；

对智能驾驶和机器人领域有热情，具备良好的沟通协作能力和主动性，能够推动跨团队问题解决。 加分项

有智能网联、自动驾驶、机器人、智能座舱相关项目经验；

有嵌入式 / 边缘端算法部署经验，如 NVIDIA Orin、Jetson、高通、地平线等平台；

了解 MQTT、Kafka 等消息中间件，有分布式系统或平台服务开发经验；

有实际模型压缩与端侧部署上线案例；

熟悉 Android 开发框架，或具备 JavaFX、Qt 等桌面端开发经验