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    "job": {
        "job_title": "自动驾驶异构计算工程师（J86429）",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "北京市,上海市",
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        "job_category": "技术"AI生成
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    "company": {
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        "company_size": "10000人以上",
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        "company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
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        "degree": "-自动化/电子/计算机等相关专业硕士及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "-负责对深度学习算法模型进行模型裁剪、模型量化和定点化训练等相关工作\n-协同硬件开发人员，完成特定芯片上定点化数据的比对工具链研发及验证工作\n-研究模型压缩方向的前沿技术，并用于实际问题的解决和优化\n-构建超大规模自动驾驶模型的分布式训练优化方案，解决百亿参数自动驾驶模型（BEV+Transformer+多模态）的扩展瓶颈",
        "requirements_text": "-自动化/电子/计算机等相关专业硕士及以上学历\n-编程基础扎实，工程能力出众，熟练掌握C++，熟悉多线程编程/GPU加速\n-熟悉深度学习在视觉/点云数据理解中的应用，包括图像识别、目标检测与分割、多目标跟踪等\n-深入理解机器学习常用组件（CNN/Transformer等）的原理，有2年以上机器学习相关项目或研究经验者优先\n-熟悉流行的AI训推框架，做过适配、优化等工作\n-有大规模分布式模型训练经验者优先（千卡以上）\n-具备嵌入式Linux开发及调试经验，有较强的的代码分析能力者优先\n-较强的沟通能力和逻辑表达能力，具备良好的团队合作精神和主动沟通意识",
        "skills": [AI生成
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        ],
        "preferred_qualifications": "深入理解机器学习常用组件（CNN/Transformer等）的原理，有2年以上机器学习相关项目或研究经验者优先；有大规模分布式模型训练经验者优先（千卡以上）；具备嵌入式Linux开发及调试经验，有较强的的代码分析能力者优先",
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    "fulltext": "自动驾驶异构计算工程师（J86429）\n自动驾驶异构计算工程师（J86429）\n\n基础信息\n部门：IDG\n地点：北京市,上海市\n类别：技术\n招聘人数：3\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-负责对深度学习算法模型进行模型裁剪、模型量化和定点化训练等相关工作\n-协同硬件开发人员，完成特定芯片上定点化数据的比对工具链研发及验证工作\n-研究模型压缩方向的前沿技术，并用于实际问题的解决和优化\n-构建超大规模自动驾驶模型的分布式训练优化方案，解决百亿参数自动驾驶模型（BEV+Transformer+多模态）的扩展瓶颈\n\n职责要求\n-自动化/电子/计算机等相关专业硕士及以上学历\n-编程基础扎实，工程能力出众，熟练掌握C++，熟悉多线程编程/GPU加速\n-熟悉深度学习在视觉/点云数据理解中的应用，包括图像识别、目标检测与分割、多目标跟踪等\n-深入理解机器学习常用组件（CNN/Transformer等）的原理，有2年以上机器学习相关项目或研究经验者优先\n-熟悉流行的AI训推框架，做过适配、优化等工作\n-有大规模分布式模型训练经验者优先（千卡以上）\n-具备嵌入式Linux开发及调试经验，有较强的的代码分析能力者优先\n-较强的沟通能力和逻辑表达能力，具备良好的团队合作精神和主动沟通意识\n-负责对深度学习算法模型进行模型裁剪、模型量化和定点化训练等相关工作\n-协同硬件开发人员，完成特定芯片上定点化数据的比对工具链研发及验证工作\n-研究模型压缩方向的前沿技术，并用于实际问题的解决和优化\n-构建超大规模自动驾驶模型的分布式训练优化方案，解决百亿参数自动驾驶模型（BEV+Transformer+多模态）的扩展瓶颈\n-自动化/电子/计算机等相关专业硕士及以上学历\n-编程基础扎实，工程能力出众，熟练掌握C++，熟悉多线程编程/GPU加速\n-熟悉深度学习在视觉/点云数据理解中的应用，包括图像识别、目标检测与分割、多目标跟踪等\n-深入理解机器学习常用组件（CNN/Transformer等）的原理，有2年以上机器学习相关项目或研究经验者优先\n-熟悉流行的AI训推框架，做过适配、优化等工作\n-有大规模分布式模型训练经验者优先（千卡以上）\n-具备嵌入式Linux开发及调试经验，有较强的的代码分析能力者优先\n-较强的沟通能力和逻辑表达能力，具备良好的团队合作精神和主动沟通意识",
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