1、架构设计与升级：负责车端AI推理架构迭代优化，将现有原型系统重构 为车规级、高可靠、可量产的软件架构，完善异常恢复、资源管控、在线升 级、断点续传等核心能力。 2、车云协同架构搭建：设计车-云协同任务调度协议、模型/数据分发策略、 算力节点管理体系，搭建多租户安全隔离、算力计量结算架构方案。 3、多芯片推理体系建设：搭建统一的多后端推理引擎抽象层，适配 NVIDIA Thor、高通SA8797P两大主流车载芯片，兼容TensorRT、QNN、 ONNX Runtime推理框架，实现推理后端统一管理与动态切换。 4、核心技术攻关：主导AI推理流水线性能优化、大词表计算优化、零拷 贝数据传输等技术攻坚，解决车端算力调度、跨平台适配、车规可靠性 等核心技术难题。 5、工程落地与技术把控：输出标准化架构设计文档、接口规范、状态 机/时序图，负责核心代码评审，搭建适配车端场景的CI/CD工程化体系， 推动技术方案落地量产。 6、跨团队协同：对接算法、云端、硬件、安全团队，对齐技术方案、 数据格式、通信协议，保障端云一体化业务高效落地。

必备条件 1、本科及以上计算机、电子信息、软件工程等相关专业，具有完整的后端/嵌入式系统架构设 计经验。 2、精通C++17，熟练掌握多线程编程、线程安全、资源管理、有界队列等系统级开发能力， 可编写高可靠、异常安全的底层代码。 3、精通Linux系统编程，熟悉aarch64交叉编译、内存映射、共享内存、文件IO、进程线程管 控，具备车载嵌入式开发经验。 4、熟练掌握主流AI推理框架，深耕TensorRT，熟悉ONNX Runtime,MNN,llamma.cpp,了解推理 引擎全生命周期运行机制。 5、熟悉MQTT通信协议、TLS双向认证，掌握CMake工程构建、交叉工具链、动态/静态链接等 工程化能力。 6、具备独立架构设计、技术方案输出、跨团队技术评审能力，可输出完整的架构文档与设计 规范。 加分项 1、有NVIDIA Thor/Orin、高通SA8797P/SA8295P车载芯片开发经验，熟悉车规级软件开发规范。 2、具备高通QNN开发落地经验，熟悉GPU/NPU推理性能优化、精度校准、CUDA Stream调度。 3、了解大模型轻量化的技术，如量化、稀疏、知识蒸馏等，有端侧大模型轻量化加速和推理 部署的经验。 4、熟悉MQTT集群、边缘节点调度等云端基础设施，有车云协同项目经验。 5、擅长性能调优，熟练使用perf、CUDA Profiler等工具定位性能瓶颈，有SIMD、GPU Kernel 优化经验。 6、了解端侧安全、模型加密、证书管理、可信算力计量相关技术。