车载 ISP IP 设计与开发：负责自动驾驶及车载场景下 ISP IP 的前端设计，包括 pipeline 架构规划、微架构设计及 RTL 实现，重点保障车载 Camera Sensor 数据通路的稳定性与实时性，适配车载高动态、低时延的图像处理需求。 车载导向的算法落地：基于自动驾驶视觉感知场景（如车道线识别、障碍物检测），将 ISP 核心算法（如高动态范围合成、运动去噪、镜头畸变校正等）转化为硬件可实现的架构方案，优化算法在车载环境下的鲁棒性（如逆光、雨雾等复杂光照适应性）。 车载级性能与可靠性优化：针对车载芯片的车规级要求，评估并优化 ISP IP 的功耗、温度适应性及抗干扰能力；参与时序约束、低功耗设计，确保 IP 在车载 SoC 中满足功能安全（如 ISO 26262）相关标准。 全流程协作与车规适配：配合完成车载 ISP IP 的验证与车规级测试，支持 IP 集成到车载 SoC 及软件调试；跟踪量产过程中的问题，参与良率提升及可靠性优化，保障芯片符合车载量产标准。 技术研究与文档输出：研究自动驾驶视觉领域的 ISP 新技术（如基于深度学习的车载图像增强），推动技术落地；撰写车规级 ISP IP 设计规格书、算法适配指南，参与车规级设计评审。

学历与经验：计算机、微电子、电子信息、图像处理等相关专业硕士及以上学历，5 年以上 ISP IP 设计经验，其中 3 年以上车载或自动驾驶领域相关经验，有车载芯片流片经验者优先。 车载 ISP IP 能力： 熟悉车载 ISP IP 的架构设计，了解车规级芯片设计流程及功能安全要求，掌握 RTL 设计（Verilog）及车规级 IP 的时序、功耗优化方法。 熟悉车载图像数据传输链路（如车载 MIPI-CSI2 接口）及 SoC 中 Camera 相关子系统架构，了解 AMBA 总线在车载场景的应用。 车载 ISP 算法能力： 精通车载场景下的 ISP 算法，包括高动态范围（HDR）、运动去噪、镜头阴影校正等，能针对自动驾驶视觉感知需求优化算法（如提升远距目标细节保留能力）。 了解车载 Camera 的成像特性（如全局快门、高帧率），能结合传感器特性调整算法参数，保障复杂路况下的图像质量。 工具与流程掌握：熟悉车规 ASIC 设计流程，掌握仿真、逻辑综合、低功耗设计等工具；熟练使用 C/C++ 或 Python，能通过脚本辅助车载场景下的算法验证与 IP 性能评估。 综合要求：了解自动驾驶视觉感知系统的工作原理，具备车规级产品的可靠性意识；有良好的跨团队协作能力，能与车载算法团队、硬件集成团队高效沟通。