ADAS感知前处理开发_XC

我们正在寻找一位在辅助驾驶感知前处理领域经验丰富的专家。您将深入探索从图像传感器到计算核心的完整数据链路，负责在复杂的域控制器硬件平台上，实现感知算法的高效集成、部署与调度。您的工作将直接决定我们自动驾驶系统“眼睛”的清晰度、速度和可靠性，是提升系统整体性能的关键角色。

主要职责

1. 图像链路架构与优化：
   • 负责辅助驾驶域控制器上多路摄像头图像数据的采集、传输、同步和预处理全链路设计与实现。
   • 深入理解和优化ISP图像信号处理流程，针对车载场景（如HDR、LFM）进行参数调优和算法定制。
   • 负责与传感器、SerDes、处理器（DSP，GDC，PYM）等硬件供应商协作，确保图像链路的质量和稳定性。
2. 模型集成与部署：
   • 将感知团队开发的深度学习模型（如Detection， Segmentation， Lane Detection等）集成到域控制器的嵌入式平台上。
   • 设计和实现模型的前后处理模块，确保其与模型推理部分的高效协同。
3. 运行时调度与性能优化：
   • 设计和优化感知任务在SOC多核（CPU， GPU， NPU）上的计算调度策略，最大化硬件资源利用率，满足严格的实时性要求。
   • 分析并解决系统级瓶颈，包括内存带宽、总线拥堵、功耗和热管理等问题，提升端到端的感知处理效率。
   • 开发性能分析和 profiling 工具，对数据链路和计算任务进行深度监控与调优。
4. 软件架构与工具链建设：
   • 参与构建高内聚、低耦合的感知前处理软件架构，支持功能的灵活配置和快速迭代。
   • 开发和维护模型部署、测试和验证的自动化工具链，提升团队研发效率

必备条件：

1. 学历与经验： 计算机科学、电子工程、自动化等相关专业硕士及以上学历，3年以上相关工作经验；有自动驾驶或嵌入式视觉项目经验者优先。
2. 图像链路专长：
   • 精通摄像头成像原理和ISP pipeline，熟悉图像质量评估标准。
   • 具备扎实的多媒体框架知识，如GStreamer, V4L2等，有实际的图像数据采集和驱动开发经验。
   • 了解MIPI CSI， GMSL， FPD-Link等高速串行接口。
3. 模型部署专长：
   • 熟练掌握至少一种主流的深度学习框架（TensorFlow， PyTorch）。
   • 拥有丰富的模型在嵌入式平台（如NVIDIA Xavier/Orin， Qualcomm Snapdragon Ride， TI TDA4， Huawei Ascend，Horizon Robtic J6）上的部署和优化经验。
   • 精通C++， 具备出色的代码能力和软件工程素养。
4. 系统级思维：
   • 深刻理解计算机体系结构，对CPU/BPU/GPU/NPU的异构计算有深入认识。
   • 具备系统级性能分析和调优能力，熟悉perf, vtune, nsight等工具。
5. 个人素质： 具备出色的分析问题和解决问题的能力，良好的团队沟通和协作精神，对技术有强烈热情。

优先考虑：

• 有车规级（ISO 26262, ASPICE）项目开发经验者。
• 熟悉AUTOSAR AP/CP架构。
• 熟悉车载网络（如CAN， Ethernet， SOME/IP）。
• 在模型量化、蒸馏等领域有深入研究并发表过相关论文或专利。