联想
AI application and development manager
AI application and development manager
发布于 3 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Ai模型部署
Nvidia Drive
Tensorrt
模型量化
算子优化
车载计算平台
管理岗
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
高薪大厂、前沿自动驾驶技术栈、高技术壁垒、职业发展潜力巨大
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6.3万
比自动驾驶中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 340 个在招 · 其中自动驾驶 4 个
市场机会
选择面较广
上海 · 自动驾驶 · 约 220 个在招
职位详情
关于这个职位
负责领导联想AD产品线的AI模型部署、量化与调优工作，重点在于将自动驾驶算法在车载异构计算平台（如英伟达DRIVE、高通Ride等）上进行端到端落地
需具备深厚的底层推理框架优化能力，解决精度、性能及工程化问题，并搭建辅助工具链以提升团队效率
最低要求
本科及以上学历，计算机、电子、自动化等相关专业
年以上AI模型部署或推理优化经验，有车载、机器人或其他嵌入式平台量产部署开发经历者优先
有自动驾驶算法开发经验
熟悉主流深度学习框架（PyTorch / ONNX），熟练掌握至少一种车载推理框架（TensorRT、QNN / SNPE、BPU SDK 等），深入理解其编译与运行时机制
具备 INT8 / FP16 量化、算子融合、计算图优化等实际调优经验，能够独立完成精度与性能的量化分析，并在二者间做出合理的工程权衡与决策
熟练使用 Python 与 C / C++，具备独立设计并交付工程化工具或自动化流水线的能力
具备较强的问题拆解与定位能力，能在信息不完整、多因素耦合的情况下系统性排查复杂部署问题
具备良好的跨团队沟通协作能力
工作职责
领导AD产品线未来AI模型的部署，量化，调优，特别需要自驾算法开发经验的背景，可以领导支持第三方算法部署
负责自动驾驶 AI 模型在车载异构计算平台（英伟达DRIVE、高通Ride、地平线Journey、新芯航途BMC等）上的端到端部署，覆盖模型转换、量化、编译、运行时适配的完整技术链路
基于 TensorRT、QNN / SNPE、BPU SDK 等推理框架，完成算子适配与自定义算子开发，针对推理延迟、内存占用、吞吐量等核心指标进行系统性调优
定位并解决模型部署全流程中的工程问题，包括但不限于精度损失、算子不支持、内存超限、多模型并发调度冲突等，推动问题从排查到闭环的完整解决
设计并开发部署辅助工具链，涵盖精度逐层对比、性能 Profiling 可视化、算子兼容性扫描等工具，提升团队部署效率与问题可观测性
对接底软、硬件及集成测试团队，完成模型在完整车载软件栈中的系统联调与版本交付
优先资格
熟悉 BEV、多模态融合、大模型端侧部署等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶风口，技术壁垒高，职业护城河深
- 联想品牌背书，提供稳定的大型平台资源
- 接触前沿车载芯片与异构计算技术，技能含金量极高
- 兼具管理与技术双重角色，有利于综合能力提升
- 需处理多种异构芯片的兼容性问题，技术栈繁杂
- 跨团队协作复杂，需平衡算法团队与底层硬件团队的诉求
- 行业迭代快，需持续学习新的芯片架构与工具链
缺点 / 挑战
- 车载环境对稳定性要求极高，调试难度大，压力较大
- 适合具备深厚底层功底、热爱挑战复杂系统工程问题、且希望在大厂平台深耕自动驾驶领域的资深工程师或技术管理者
角色解读
- 向自动驾驶系统架构师方向发展，主导整个感知/决策模块的工程落地
- 晋升为技术总监或部门负责人，管理更大的AI工程团队
- 成为车载AI部署领域的行业专家，参与制定技术标准
- 领导团队完成自动驾驶AI模型在车载芯片（如NVIDIA、高通）上的部署与优化
- 解决模型推理中的精度损失、性能瓶颈及工程兼容性问题
- 开发自动化部署工具链，提升团队整体交付效率
- 协调软硬件团队，确保模型在整车系统中的稳定运行
- 精通C++/Python，具备深厚的底层编程能力
- 熟练掌握TensorRT、QNN等主流推理框架及其底层机制
- 具备INT8/FP16量化、算子融合等模型压缩与加速实战经验
- 拥有自动驾驶算法背景及车载平台量产部署经验者优先
申请策略
- 准备具体的项目案例，重点讲述‘问题-分析-解决-结果’的闭环过程
- 了解联想在汽车智能化领域的最新布局与战略方向
- 突出展示在车载或嵌入式平台上成功部署AI模型的案例
- 详细列举使用TensorRT/QNN等框架进行性能优化的具体数据（如延迟降低百分比）
- 强调解决复杂工程问题（如内存超限、并发冲突）的经验
- 体现团队管理经验及技术领导力
- 深入研究BEV、多模态融合等大模型在端侧的部署技巧
- 补充不同车载芯片（地平线、高通等）的SDK特性知识
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
- 技术深度：展示对底层原理（如内存管理、指令集优化）的理解
- 数据支撑：用具体的性能指标（FPS、Latency、Memory Usage）证明成果
- 管理思维：体现跨部门沟通、流程优化及团队赋能的能力
- 请分享一个你解决过的最复杂的模型部署性能瓶颈案例，你是如何定位和解决的？
- 在不同车载芯片（如NVIDIA vs 高通）之间迁移模型时，你会遇到哪些主要挑战？如何应对？
- 如何平衡模型量化带来的精度损失与推理速度提升之间的关系？
- 你如何设计一套高效的部署工具链来监控和优化团队的工作流？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为上市巨头企业的核心研发岗位，薪资竞争力强，福利体系完善，符合市场对高阶技术人才的定价标准。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–8.0万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿的自动驾驶AI部署技术，技术栈新颖且深入，具有极高的专业成长空间和技术壁垒积累价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TensorRT、QNN、SNPE、BPU SDK、PyTorch、ONNX、INT8 Quantization、BEV、Multimodal Fusion
业务类型profit_center
工作生活
60中等
大厂研发岗位通常工作节奏较快，且车载项目对稳定性要求高，可能面临一定的加班压力，但公司提供规范的管理流程。
工作模式未明确
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
75中等
投身于自动驾驶这一改变出行方式的前沿领域，具有显著的社会价值和行业影响力，能带来较强的职业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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