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    "job": {
        "job_title": "高德-算法工程化/推理优化/计算图工程师/专家-具身系统软件方向",
        "job_level": "专家",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "阿里集团",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "技术类-开发"AI生成
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    "company": {
        "company_name": "高德",
        "company_industry": "数字地图 / 导航服务",
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        "company_website": "alibaba.com",
        "company_description": "高德提供电子地图和导航服务。"
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        "degree": "硕士及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责感知、运控、Agent 等算法模块在机器人端侧的工程化接入、部署和集成；\n2、负责端侧模型部署链路建设，包括模型格式转换、模型裁剪、模型量化、模型编译、推理加速等；\n3、负责端侧推理运行时优化，提升模型在 CPU/GPU/NPU 等异构计算平台上的运行性能；\n4、负责算法 pipeline 设计与编排，包括多传感器数据流、算法模块调度、并发执行、依赖管理和性能优化；\n5、负责计算图/数据流框架建设与优化，提升端侧算法链路的吞吐、时延和稳定性；\n6、负责算法模块服务化封装，定义统一输入输出接口、消息协议、状态管理和错误处理机制；\n7、负责算法版本管理、算法包管理、自动化评测和回归测试工具建设；\n8、与纯算法团队协作，将算法原型转化为可部署、可调试、可观测、可迭代的端侧工程模块；\n9、分析和定位端侧算法运行中的性能瓶颈、内存问题、资源竞争、异常崩溃和稳定性问题。",
        "requirements_text": "1、硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息、机器人、人工智能等相关专业；\n2、熟悉 C++，具备良好的工程开发能力，熟悉 Linux 开发环境；\n3、熟悉至少一种深度学习推理框架或部署工具，如 TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO、TVM、NCNN、MNN、TFLite 等；\n4、熟悉模型部署基本流程，包括 ONNX 转换、模型优化、量化、算子适配、推理性能分析等；\n5、熟悉多线程、异步调度、内存管理、性能 profiling、CPU/GPU 资源优化等工程能力；\n6、熟悉机器人或自动驾驶中的感知、控制、规划、Agent 任一算法链路的工程化接入经验；\n7、具备较强的问题定位能力，能够独立分析端侧模型性能、延迟、资源占用、稳定性等问题；\n8、具备良好的沟通能力，能够和算法、系统、中间件、产品团队协同推进项目落地。",
        "skills": [AI生成
            "C++",
            "Linux",
            "深度学习",
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    "fulltext": "高德-算法工程化/推理优化/计算图工程师/专家-具身系统软件方向\n高德-算法工程化/推理优化/计算图工程师/专家-具身系统软件方向\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1、负责感知、运控、Agent 等算法模块在机器人端侧的工程化接入、部署和集成；\n2、负责端侧模型部署链路建设，包括模型格式转换、模型裁剪、模型量化、模型编译、推理加速等；\n3、负责端侧推理运行时优化，提升模型在 CPU/GPU/NPU 等异构计算平台上的运行性能；\n4、负责算法 pipeline 设计与编排，包括多传感器数据流、算法模块调度、并发执行、依赖管理和性能优化；\n5、负责计算图/数据流框架建设与优化，提升端侧算法链路的吞吐、时延和稳定性；\n6、负责算法模块服务化封装，定义统一输入输出接口、消息协议、状态管理和错误处理机制；\n7、负责算法版本管理、算法包管理、自动化评测和回归测试工具建设；\n8、与纯算法团队协作，将算法原型转化为可部署、可调试、可观测、可迭代的端侧工程模块；\n9、分析和定位端侧算法运行中的性能瓶颈、内存问题、资源竞争、异常崩溃和稳定性问题。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息、机器人、人工智能等相关专业；\n2、熟悉 C++，具备良好的工程开发能力，熟悉 Linux 开发环境；\n3、熟悉至少一种深度学习推理框架或部署工具，如 TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO、TVM、NCNN、MNN、TFLite 等；\n4、熟悉模型部署基本流程，包括 ONNX 转换、模型优化、量化、算子适配、推理性能分析等；\n5、熟悉多线程、异步调度、内存管理、性能 profiling、CPU/GPU 资源优化等工程能力；\n6、熟悉机器人或自动驾驶中的感知、控制、规划、Agent 任一算法链路的工程化接入经验；\n7、具备较强的问题定位能力，能够独立分析端侧模型性能、延迟、资源占用、稳定性等问题；\n8、具备良好的沟通能力，能够和算法、系统、中间件、产品团队协同推进项目落地。\n1、负责感知、运控、Agent 等算法模块在机器人端侧的工程化接入、部署和集成；\n2、负责端侧模型部署链路建设，包括模型格式转换、模型裁剪、模型量化、模型编译、推理加速等；\n3、负责端侧推理运行时优化，提升模型在 CPU/GPU/NPU 等异构计算平台上的运行性能；\n4、负责算法 pipeline 设计与编排，包括多传感器数据流、算法模块调度、并发执行、依赖管理和性能优化；\n5、负责计算图/数据流框架建设与优化，提升端侧算法链路的吞吐、时延和稳定性；\n6、负责算法模块服务化封装，定义统一输入输出接口、消息协议、状态管理和错误处理机制；\n7、负责算法版本管理、算法包管理、自动化评测和回归测试工具建设；\n8、与纯算法团队协作，将算法原型转化为可部署、可调试、可观测、可迭代的端侧工程模块；\n9、分析和定位端侧算法运行中的性能瓶颈、内存问题、资源竞争、异常崩溃和稳定性问题。\n1、硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息、机器人、人工智能等相关专业；\n2、熟悉 C++，具备良好的工程开发能力，熟悉 Linux 开发环境；\n3、熟悉至少一种深度学习推理框架或部署工具，如 TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO、TVM、NCNN、MNN、TFLite 等；\n4、熟悉模型部署基本流程，包括 ONNX 转换、模型优化、量化、算子适配、推理性能分析等；\n5、熟悉多线程、异步调度、内存管理、性能 profiling、CPU/GPU 资源优化等工程能力；\n6、熟悉机器人或自动驾驶中的感知、控制、规划、Agent 任一算法链路的工程化接入经验；\n7、具备较强的问题定位能力，能够独立分析端侧模型性能、延迟、资源占用、稳定性等问题；\n8、具备良好的沟通能力，能够和算法、系统、中间件、产品团队协同推进项目落地。",
    "standard_classification": {
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