高通
Auto AI Ecosystem Senior Engineer
Auto AI Ecosystem Senior Engineer
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Adas
Ai/Ml
Genai
Onnx Runtime
Pytorch
Tensorflow
嵌入式Linux
AI 估算 · 30k–50k
上海高通中高级工程师，AI技术热门，薪资高于市场平均水平，考虑年终奖和股票等因素估算。
职位详情
关于这个职位
该职位是高通中国汽车AI生态系统的高级工程师，主要负责支持汽车OEM、Tier-1供应商和ISV在AI应用开发中的集成、调试和优化工作
你将接触GenAI座舱、多模态交互、车载智能体、ADAS等前沿AI场景，与内部工程团队和生态伙伴紧密合作
适合有嵌入式或AI软件背景、喜欢解决技术难题和客户沟通的工程师
最低要求
计算机科学、电气工程、软件工程、信息系统、自动化或相关技术领域的学士或以上学位
年以上嵌入式软件、AI软件、汽车软件、边缘计算或相关工程领域经验
扎实的C/C++和/或Python编程经验
对软件开发、调试、问题分析和配置管理工具（如Git）有良好理解
对AI/ML概念有基本了解，并至少有一个常见ML框架或运行时的动手经验，如PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime或类似
良好的沟通能力、积极的人际交往能力，以及有效与客户、合作伙伴和跨职能内部团队合作的能力
工作职责
支持汽车OEM、Tier-1供应商、ISV和生态系统合作伙伴进行AI应用开发、集成、调试和优化
分析客户问题，重现技术问题，缩小问题范围，并与内部工程团队合作推动问题解决
为汽车场景（如GenAI座舱、多模态交互、车载助手、视觉AI、ADAS相关应用、边缘AI推理和SDV用例）启用AI用例
支持客户概念验证、技术演示、基准测试活动以及基于实际汽车工作负载的竞争分析
开发可复用的技术资产，包括演示包、基准测试报告、集成说明、故障排除指南和最佳实践文档
与中国本地生态系统合作伙伴（包括模型提供商、中间件供应商、ISV、IHV和Tier-1工程团队）合作
根据需要参加客户会议、技术研讨会、开发者赋能活动、贸易展览和行业活动
向客户、合作伙伴和内部利益相关者清晰传达技术发现，并在维护工程质量的同时保持客户至上的心态
优先资格
有汽车软件、智能座舱、ADAS、SDV、边缘AI、嵌入式Linux、QNX、Android或实时/嵌入式系统经验
有AI模型部署、推理运行时集成、性能分析、模型转换、量化或异构计算平台加速经验
熟悉多媒体、图形、摄像头或数据管道技术，如GStreamer、FFmpeg、OpenGL/OpenCL/Vulkan或Qt
有支持客户面对面的技术参与、问题分类、合作伙伴赋能、演示、基准测试或概念验证经验
良好的英语书面和口头沟通能力
能够制作清晰的技术文档和面向客户的材料
自我激励、有责任心、善于协作，并且能在模糊且快速发展的生态系统中工作
接受短期商务出差
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 高通是通信和AI芯片巨头，平台和资源丰富，技术积累深厚
- 岗位涉及前沿的GenAI、ADAS等技术，技能树的含金量高，行业前景好
- 能够接触顶级汽车OEM和Tier-1供应商，积累宝贵的行业人脉
- 客户支持性质，可能需要应对紧急问题和频繁出差，工作节奏快
- 适合有嵌入式或AI背景、喜欢解决实际问题、愿意与客户打交道并追求技术成长的工程师
缺点 / 挑战
- 技术栈较广（嵌入式、AI、汽车），要求快速学习能力，初期压力大
角色解读
- 可以深耕汽车AI领域，成为AI加速或自动驾驶软件专家
- 向技术项目经理或团队带头人方向发展，管理客户项目和技术团队
- 横向扩展至高通其他平台或AI生态岗位，积累跨领域经验
- 支持汽车OEM和Tier-1供应商集成和调试AI应用，解决实际技术问题
- 为客户演示基于高通平台的GenAI座舱、ADAS等AI用例，帮助客户实现概念验证
- 开发技术文档和最佳实践，与内部团队和生态伙伴协作推动项目进展
- 扎实的C/C++和Python编程能力，熟悉嵌入式系统开发
- 对AI/ML框架（如PyTorch、TensorFlow）有实际部署和优化经验
- 良好的问题分析和调试技能，能够独立定位并解决复杂技术问题
- 优秀的沟通和协作能力，具备客户导向思维
申请策略
- 面试时准备一个你过去如何协助客户解决技术难题的故事，展现耐心和主动性
- 研究高通在汽车AI领域的布局（如骁龙数字底盘），在面试中体现对行业的了解
- 突出C/C++和Python项目经验，特别是嵌入式或AI相关开发
- 展示AI模型部署、优化或基准测试的具体案例，最好有量化、推理加速等细节
- 强调客户支持或合作项目经历，体现沟通和问题解决能力
- 如果有汽车行业（座舱/ADAS）经验，一定要重点写
- 补充自动驾驶AI应用知识，如目标检测、多模态融合等
- 熟悉高通骁龙平台或类似嵌入式AI硬件（如Jetson）的推理部署
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，重点突出你的技术分析和沟通协调
- 问题分解法：展示你如何将复杂问题拆解为小模块，并逐步验证排除
- 性能优化思路：从模型、运行时、硬件等层面分析，给出具体优化策略
- 请描述一个你调试嵌入式AI推理性能问题的案例，你用到了哪些工具？
- 你如何优化一个PyTorch模型在嵌入式设备上的推理速度？
- 如果一个客户报告模型在实车中推理结果异常，你会如何排查？
- 你如何看待GenAI在智能座舱中的应用？有什么技术挑战？
- 举一个你与客户或跨团队协作解决复杂问题的例子
职位点评
74
综合评分
技术前沿、薪资优厚的汽车AI岗位，但需要出差和客户支持，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，对薪资和稳定性要求较高，能接受一定出差和工作压力。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
高通作为上市公司，薪资福利较好，上海中高级工程师薪资有竞争力，且JD未提具体数字，但行业普遍偏高。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
85较高
岗位涉及前沿AI技术和汽车电子，技术成长空间大，但JD未明确提及晋升通道，仅通过内容暗示学习机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime、GenAI、ADAS、嵌入式Linux、GStreamer、FFmpeg
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
岗位需要出差且可能涉及客户现场支持，工作灵活度一般，未提及远程或弹性工作。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
汽车AI属于高速增长赛道，技术推动行业进步，但JD未强调社会使命。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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