崇左系统管理工程师

1.负责行车/泊车关联系统需求定义，落实方案并识别技术风险，确保系统设计的合理性和可行性；

2.负责主动安全功能系统需求的定义，客户需求拆解与评估。按照ASPICE要求推动需求落地实现;

3.负责传感器，执行器等关联需求分析及分解，技术问题追踪，细化用户场景；

4.针对自研系统中的方案进行制定与细化，提出因关联件造成的各种约束项；

5. 跨团队、跨部门沟通合作解决优化产品关键问题；

北京地平线信息技术有限公司

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1. 学历与专业
学历要求： 本科及以上学历（硕士优先），2027届应届毕业生。
专业要求： 车辆工程、自动化、控制理论与控制工程、机械电子工程、电子信息等相关专业。

2. 知识与理论基础
具备扎实的车辆动力学基础，了解汽车底盘（制动、转向、悬架）的基本结构与工作原理；
具备扎实的自动控制原理基础，理解常见的控制算法（如PID控制，了解LQR、MPC等现代控制理论更佳）。

3. 绝对加分项（优先录用条件）
有大学生方程式赛车（FSC/FSAE）、智能车竞赛、机器人大赛等参赛经验并担任相关技术骨干者优先！
有底盘电控（如ABS/ESC、EPS、主动悬架等）相关实验室课题研究，或相关车企/Tier1实习经验者优先；
了解汽车CAN/LIN总线通信，或对 AUTOSAR 架构、ISO 26262 功能安全有初步概念者优先。

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有如下技能者优先：
参与过大型AI芯片的Power Arch制定；
参与过DVFS、AVFS、AVS的方案制定和硅后测试分析相关工作；
参与过大型AI芯片的di/dt、PI优化等相关工作；

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汽车

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汽车

以下为基本条件：

1、本科及以上学历，计算机、人工智能、机器人、自动驾驶、汽车电子、机械电子等相关专业优先；

2、本科相关经验2年或以上；研究生相关经验1年或以上；

3、熟悉自动驾驶技术原理，包括感知、定位、规控算法等；

4、了解端到端自动驾驶系统。

以下为加分项：

1、熟练使用GPT等AI 工具或了解prompt工程；

2、有成功的L2高阶辅助驾驶产品（NGP/NOA）量产开发经验，完整车型相关项目负责人经历，熟悉辅助驾驶产品研发、算法研发、测试流程及整车开发流程；

3、熟悉C++算法开发和软件集成流程；

4、良好的职业素养和全局观，优秀的沟通与组织协调能力，团队合作意识；

5、优秀高效的项目管控能力、项目推动力、执行力、逻辑能力，突出的问题解决能力；

6、英语流利。

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汽车

1. 本科及以上学历，电子工程、车辆工程等相关专业；

2. 5年+ BMS/汽车电子开发经验，完整参与1个以上新能源汽车量产项目；

3. 精通V模型开发流程、BMS需求管理（S1/S2）与变更控制；

4. 具备系统工程思维、软件集成基础与问题排查能力；

5. 熟练使用BMS开发相关工具链，具备模型开发、测试、标定与数据分析能力；

6. 兼具BMS软硬件开发经验者或有主流车企/Tier-1供应商DRE/PD岗位背景者优先。

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汽车

负责自动驾驶环卫车在ARM平台的适配与性能优化（包括算法latency、cpu及内存使用率）， 解决运营测试过程中遇到的各类 semap 引起的算法adv fault 、node crash等问题。
岗位要求：

1、本科以上学历，计算机相关专业；


2、有丰富的C++ 和 python 开发经验，精通常用的数据结构和算法

3、有系统底层开发经验，较强的工程能力

4、熟悉ROS，Linux 开发环境

5、了解C++的新标准，C++11/C++14

6、熟悉面向对象编程（OOP）
加分项：

1、Top Coder. ACM竞赛获奖者；

2、自动驾驶项目经验；

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高精地图和定位团队介绍
如果将无人车和人脑类比，高精地图和定位系统大致对应于后者中掌管空间记忆、感知和定位的部分。它的使命是为无人车提供翔实准确的道路3D几何和语义信息，让无人车对行驶环境了如指掌，从而在其中行动自如，我们同时还负责提供高速、精准的3D定位，让车辆每时每刻都知晓当前的精确位置。高精地图和定位在无人车技术栈中占据着非常重要的位置，感知、规划、控制、仿真等各大模块都要依赖它提供的道路环境以及车辆位置的信息对周围世界进行理解，做出正确的决策。文远知行的高精地图和定位团队和公司一起成长，完全自主构建了大规模高精地图，覆盖中美多个城市超过3000公里道路，提供精确达厘米级的3D结构数据以及车道线、交通信号等大量语义信息。自行研发的定位技术，基于激光雷达、相机、卫星及惯性导航等多传感器融合，能提供实时的厘米级定位，成功实现了在暴雨中自动驾驶穿越1.5公里长隧道。
在人工智能的应用中，高精地图和定位是比较独特的。我们知道，计算机视觉作为人工智能的重要分支，其核心问题分为语义理解和几何理解两大类，前者以解析图像中物体或场景的语义信息为目的，后者的目标则是重构3D场景以及对物体进行3D定位。在高精地图和定位系统中，恰恰这两大类技术都有着非常关键的应用。除此之外，我们还是高精度卫星、惯性导航等硬件的重度用户，多模态信号处理和融合更是我们的核心技术之一。因此，这是一个多学科高度综合的应用，无论你精通深度学习等机器学习技术，还是专攻3D重建、SLAM，又或是信号处理、多传感器融合高手，这里都有你一展身手的广阔空间。同时，我们致力搭建大规模、高可用的高精度地图系统，大数据和全栈开发的编程精英同样能找到用武之地。
岗位职责：
自动驾驶高精地图系统研发，实现大规模分布式建图和快速更新。工作内容包括但不限于：
分布式数据处理系统的构建、性能优化与维护云端建图微服务的构建、部署与维护车载地图相关系统的构建，性能及可靠性优化地图质量评测系统搭建与维护
岗位要求：
熟练使用C++（C++11及以上版本）和 Python，精通常用的数据结构和算法熟悉Linux 开发环境熟悉面向对象编程有较强的工程能力及大型系统开发经验热爱技术、积极主动、思维活跃、学习能力强
加分项：
分布式或大型数据处理系统架构经验熟悉大数据主流技术栈和开源框架数据处理的相关经验，ML/DL、推荐、广告、数据挖掘相关知识和经验深度学习系统的搭建与使用经验

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对无人车系统进行系统工程分析，与工程、产品和运营团队紧密合作，确保自动驾驶系统的完善设计和性能目标的实现：
运用功能安全与预期功能安全框架进行无人驾驶系统的风险评估与管理：使用FMEA，STPA，FTA和/或HAZOP等方法进行系统性的功能安全风险评估，结合SOTIF常用方法论中的场景分析、统计方法等评估和管理预期功能失效风险，并从系统层面牵头制定有效策略对已识别风险进行管理从功能安全与预期功能安全角度，参与制定无人驾驶系统验证策略、开发测试方法与测试集与关键系统指标牵头并协同各模块的安全工程师，开展兼容不同车辆平台的ADAS和AD系统架构的安全相关的分析与需求/设计，并将系统需求拆解至软件/硬件模块识别L4应用中的关键挑战场景，，向内形成完善的自动驾驶产品需求与系统需求支持Safety case的制作，研究/解读安全相关的ADAS和AD系统法规与监管要求与标准演进，协助在安全管理体系（SMS）框架下进行L4应用框架下的系统安全风险评估，支持项目组进行的安全/预期安全相关的对外沟通与认证工作
任职要求：
深入理解ADAS和AD技术领域的系统工程原理和方法，对软件功能、软硬件系统架构、应用层软件/中间件/底软、验证/准出指标等领域中的一项或若干项有较好了解，有在无人驾驶领域从事系统工程工作经验者优先深入理解功能安全和预期功能安全的方法论，并有落地实操经验具有较强的沟通能力与技术文档编写能力，能够清晰定义需求或评估风险，能基于业务需求，独立完成系统设计并导入给开发或能独立完成风险评估报告务实且富有创新精神，能够探索给出以合理资源解决复杂问题的技术方案对自动驾驶行业有强烈兴趣，对驾驶行为和新技术方向有敏锐的洞察力拥有工程、计算机科学或相关领域的学士或硕士学位具备与不同时区团队合作的灵活性
关于文远知行
文远知行WeRide(纳斯达克证券交易所代码:WRD)成立于2017年,是全球领先的自动驾驶科技公司,在全球9个国家30个城市开展自动驾驶研发、测试及运营,运营天数超1,900天，是唯一同时拥有中国、阿联酋、新加坡、美国四地自动驾驶牌照的科技企业。2024年10月月25日,文远知行正式在纳斯达克证券交易所挂牌上市,成为全球通用自动驾驶第一股、全球Robotaxi第一股。
文远知行致力于开发安全可靠的无人驾驶技术,应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫,已进入自动驾驶商业化运营阶段,形成自动驾驶出租车(Robotaxi)、自动驾驶小巴(Robobus)、自动驾驶货运车(Robovan)、自动驾驶环卫车(Robosweeper)、高阶智能驾驾驶(Advanced Driver-Assistance System)等五大产品矩阵,提供网约车、随需公交、同城货运、智智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。
更多信息请访问：http://www.weride.ai，或关注官方微信号：文远知行WeRide

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岗位职责：
自动驾驶高精地图系统研发，实现大规模分布式建图和快速更新。
工作内容包括但不限于：
分布式数据处理系统的构建、性能优化与维护云端建图微服务的构建、部署与维护车载地图相关系统的构建，性能及可靠性优化地图质量评测系统搭建与维护
岗位要求：
熟练使用C++（C++11及以上版本）和 Python，精通常用的数据结构和算法熟悉全栈开发熟悉Linux 开发环境熟悉面向对象编程有较强的工程能力及大型系统开发经验热爱技术、积极主动、思维活跃、学习能力强加分项：分布式或大型数据处理系统架构经验熟悉React；熟悉ThreeJS、webGL等前端三维渲染技术熟悉大数据主流技术栈和开源框架数据处理的相关经验，ML/DL、推荐、广告、数据挖掘相关知识和经验深度学习系统的搭建与使用经验

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关于我们
我们致力于构建新一代大模型系统基础设施，让大模型不仅能“对话”，而是能够在真实业务和自动驾驶研发场景中稳定运行、可控执行并持续进化。
本方向聚焦云端 LLM Agent 系统、工具调用、工作流编排、多 Agent 协同和生产级 Agent Infra，强调工程能力、系统设计能力和面向真实业务场景的稳定落地能力。
岗位职责
作为 Cloud LLM Agent 系统研发工程师，你将参与构建面向真实业务场景的云端 Agent 基础设施，主要工作包括：
参与构建云端 LLM Agent 系统，包括工具调用、任务执行、工作流编排和多 Agent 协同能力。
设计和实现 Agent 执行框架，包括状态管理、任务调度、上下文管理、记忆机制和执行恢复。
对接内部系统、研发工具链和数据平台，建设自动化任务执行能力。
优化 Agent 系统的稳定性、延迟、成本和可观测性，支持生产环境持续运行。
建设 Agent 评测、回归测试、badcase 分析和效果迭代体系。
与模型训练和端侧部署团队协作，推动 Agent 场景下的模型能力优化和工程闭环。
任职要求
计算机相关专业本科及以上学历
扎实的计算机基础，包括数据结构、操作系统、网络、分布式系统等。
熟悉至少一种编程语言（Python / Go / Java / C++）。
对大模型、Agent 系统或 AI 应用工程有基本了解或强兴趣。
具备良好的工程动手能力、问题定位能力和系统设计意识。
能阅读英文技术文档。
加分项（非必须）
有 LLM Agent、RAG、工具调用、工作流引擎或自动化系统项目经验。
熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、OpenAI / Anthropic / LiteLLM 等相关框架或 API。
熟悉 Kubernetes / Docker / Linux 环境，有服务端系统开发经验。
有异步任务调度、状态机、消息队列、事件系统或分布式系统经验。
有模型评测、prompt engineering、上下文压缩、记忆系统或 Agent 安全控制经验。
有开源项目或工程实践经验。
我们提供的成长机会：
深度参与生产级 Cloud LLM Agent 系统从框架设计、工具接入到线上运行的完整工程链路。接触真实业务和自动驾驶研发场景中的 Agent 落地问题。建立大模型应用系统在稳定性、可观测性、成本和效果迭代上的系统化经验。与训练、部署和业务团队协作，理解 AI Agent 从 demo 到 production 的关键工程挑战。

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