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1.客户需求对接与联合方案设计 深入客户现场,与客户研发及系统团队共同梳理应用场景、算法负载、传感器配置、软硬件架构,以及性能、功耗和可靠性目标。识别真实痛点,将客户需求转化为可实施的技术方案,明确接口、任务分工、交付边界和验收标准,推动需求收敛与方案迭代。 2.平台集成与联合 POC 验证 与客户研发团队协作,完成开发环境搭建、SDK 集成、传感器接入及算法模型部署,开展板端应用移植和系统联调。共同制定验证计划,明确测试数据、版本基线和验收口径,组织功能、精度、性能和稳定性验证,输出 POC 报告与技术评估结论,推动项目从技术评估进入项目导入及量产或规模部署阶段。 3.技术问题定位与性能优化 围绕传感器采集、数据传输、前后处理、模型推理及应用输出开展端到端排查,定位精度偏差、时间同步与时序异常、性能瓶颈和稳定性问题。独立处理常见集成问题,能够结合日志、测试数据和性能分析结果形成可复现的问题描述,协同研发解决深层问题,跟踪修复与回归验证。 4.客户沟通与项目推进 独立开展客户技术交流、产品演示和方案汇报,能够把技术指标转化为客户理解的业务价值。善于从模糊诉求中识别真实痛点,推动需求收敛;面对现场问题和紧迫节奏,能够准确说明产品能力与限制,管理客户预期,协调内部资源,持续推进问题闭环,建立长期技术协作关系。 5.产品反馈与联创成果沉淀 将客户需求、共性问题和联合验证结果反馈至研发团队,为产品/功能规划和 SDK 改进提供输入。沉淀参考方案、示例程序、集成指南、POC 报告及排障案例,将单个项目中的有效实践转化为可复用的方案和工具,支持标杆案例建设与同类客户项目复制。
1.硕士及以上学历,计算机、电子工程、自动化、人工智能、车辆工程等相关专业;5 年以上 AI 芯片、嵌入式系统、辅助驾驶或机器人相关工作经验,具有 FAE、应用工程或解决方案岗位经历。有客户联合研发、POC 验证或现场交付经验者优先。 2.具备扎实的软件与系统基础,熟悉 C/C++,能够使用 Python 或 Shell 编写调试、测试脚本;熟悉嵌入式 Linux 开发,具备交叉编译、SDK 集成、板端部署及日志、崩溃分析能力,了解驱动、设备树与应用层之间的关系,能够处理开发环境、依赖库和运行配置等常见集成问题。 3.具备以下技术基础,并在模型部署、传感器链路或系统集成中的至少一个方向有较深入的项目经验: a.模型部署与推理:熟悉 ONNX 模型到 NPU/GPU 的部署流程,理解模型编译、量化、算子适配、推理运行时及前后处理,能够协助排查模型加载、输入输出格式、数据类型和精度一致性问题;了解辅助驾驶感知、预测与规划,或机器人相关模型的工程部署需求。 b.传感器与媒体链路:了解 Camera/ISP、LiDAR 等传感器的数据链路,以及 Ethernet、CAN/CAN FD、PCIe 等常见接口;具备传感器接入、图像或点云处理、时间同步相关经验,能够结合日志和数据流排查丢帧、延迟、时间戳及上下游接口问题。 c.系统性能分析:理解 CPU、NPU、ISP 等异构处理单元的协作方式,以及 DDR 带宽、内存占用和数据搬运对性能的影响;能够结合日志、性能分析工具及测试数据,分析帧率、端到端延迟、资源占用和长时间运行稳定性,并协助制定优化方案。 4.具备优秀的客户沟通能力,能够独立主导技术交流与方案汇报;善于倾听和提问,能从客户模糊诉求中识别真实需求,与客户共同明确问题优先级和验证目标。能够准确说明产品能力与限制,将现场问题带回内部有效推动解决,并向客户持续反馈进展。 5.以客户为导向,学习和动手能力强,做事认真负责,具备跨团队协作与任务推进能力。愿意深入客户研发现场,与客户共同验证和迭代方案,能够适应出差、驻场支持及阶段性冲刺。
加分项 有面向主机厂、Tier 1、辅助驾驶方案商、商用车或机器人客户的联合创新经验,参与过从技术评估、POC 到量产或规模部署的完整项目。 熟悉Linux/QNX、RTOS、SoC/MCU 协同,或具备 BSP 适配、板级调试、芯片平台迁移经验。 熟悉 ROS2,具有传感器节点集成、消息通信或机器人应用部署经验。 有多路相机、SerDes/MIPI、ISP 调试、标定适配或基于 PTP 的多传感器时间同步经验。 有共享内存、零拷贝、异步流水线、多模型并发或自定义算子优化经验。 有端侧大模型部署、精度与性能评测或应用集成经验。 有车载功能安全、网络安全、故障诊断或量产导入相关经验。



