岗位职责：
1. 深入分析自动驾驶算法性能问题、提升算法实时性，使算法在Linux/QNX等OS上运行可以取得较好的实时性保障。确保多任务在车上按照设计好的调度周期运行，确保任务的WCRT；
2. 在CPU、GPU、内存等资源约束条件下，求解就绪任务队列的最优调度模型。通过理论分析和仿真验证、工程落地等手段相结合，使车上的任务调度策略动态最优；
3. 在内核中实现对CPU、内存资源的隔离管理，优化内存访问时延。内核启动优化，减少kernel启动时间、复杂应用的加载时间；
4. 在内核层面分析无人驾驶系统目前面临的性能问题，输出有效的优化手段并落地。

岗位要求：
1. 熟练使用pid/stat,vmstat,iostat,perf,top等工具对程序做性能分析，快速定位程序性能问题；
2. 深入理解Nvidia硬件体系结构，理解Linux/QNX内核调度策略、内存管理机制、IO管理策略等；
3. 有丰富的Linux/QNX内核与应用进程性能调优经验，至少精通任务调度、内存管理，对性能调优有深刻的理解；
4. 有嵌入式平台或者边缘计算产品上复杂CPU密集型程序的性能优化经验优先。
加分项：
2年以上自动驾驶算法车端工程优化经验；
熟悉Linux内核架构，阅读过相关内核代码，参与过相关内核功能开发最佳；
参与过自动驾驶、无人机、机器人等项目开发，并担任重要角色。

请将简历发送至邮箱 yinghui.ji@nio.com
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