多任务感知/量化训练算法工程师_BCSC

Bosch China Innovation and Software Development Campus

博世创新与软件开发中心

    博世创新软件开发（无锡）有限公司针对交通出行的电动化、自动化、互联化、个性化，提供面向未来的创新技术和前沿解决方案，加速针对中国市场的技术战略的实现和发展。博世软件中心主要发展方向包括智能网联汽车、智能座舱、自动驾驶、车路云协同、工业4.0、人工智能大数据、智能家居、嵌入式软件服务。博世中国创新与软件开发中心以软件为客户赋能，在汽车自动驾驶、氢燃料电池、重卡电驱动桥、多合一的控制器等多个领域取得创新研发成果。

a.    负责行车/泊车场景下多任务学习算法的研发与优化，包括动态/静态感知等模型的联合训练；

b.    设计高效的多任务训练框架，提高任务间的协同效率和模型性能；

c.    研究多任务学习中的损失平衡、任务冲突解决等关键问题，提升模型的稳定性和泛化能力；

d.    开发并实现前沿技术，对深度学习模型进行量化和压缩，以优化模型在嵌入式芯片上的性能。

e.    基于实验依据在模型精度、大小和推理速度之间做权衡，给出优化方向。

f.    在后训练量化（Post-training Quantization）、量化感知训练（Quantization-Aware Training）以及剪枝（Pruning）等领域有深入理解。

a.    熟悉多任务学习的基本原理和相关技术（如共享参数、软/硬任务分配、权重动态调整等）；

b.    熟悉常见的感知算法（Transformer/bev/occ 等）；

c.    善于解决复杂问题，具有较强的分析能力和创新能力；

d.     3年以上计算机视觉算法开发经验，具有自动驾驶领域多任务训练量产经验者优先。  

e.    学历要求：计算机科学、电子工程、自动化或相关领域硕士及以上学历，博士优先。