• C/C++ 大模型算法算法工程化经验模型加速/性能优化
• ： 以 C++ 为主要开发语言，与具身算法工程师协同设计和开发模型部署框架，将算法原型转化为稳定、高效、可扩展的机器人推理与执行系统。负责模型接入、推理流水线、性能优化及部署验证，推动具身智能模型在实际机器人平台上落地。
• 模型部署框架开发： 使用 C++ 设计和开发具身模型部署框架，完善模型加载、初始化、推理调用及资源管理，支持不同模型、推理后端和机器人平台的扩展。
• 算法协同与工程实现： 与具身算法工程师共同定义模型输入输出及运行流程，将 Python 算法原型中的数据处理、推理调度和动作后处理迁移为可维护的 C++ 实现，保障行为与数值一致性。
• 推理与执行链路开发： 打通图像、机器人状态及任务指令输入到动作输出的完整链路，完善异步推理、动作序列缓冲、时序对齐和执行反馈，处理推理与控制频率不一致等问题。
• 推理性能优化： 分析预处理、模型推理、后处理及通信环节的耗时，优化 CPU / GPU 数据传输、内存与显存使用、线程并发和推理调度，降低端到端延迟及运行抖动。
• 调试工具： 建设模型输入输出记录、动作序列可视化、分阶段耗时统计和异常诊断工具，支持算法效果分析、部署问题复现及跨团队联调。

• 本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化、机器人等相关专业，具备 3 年及以上 C++ 开发、模型部署或高性能计算相关经验。
• 熟练掌握现代 C++，理解多线程、内存管理、资源生命周期及模块化设计，能够独立开发和维护复杂运行时组件。
• 熟悉 Python，能够阅读和理解算法代码，具备将 Python 原型转化为 C++ 工程实现的能力。
• 熟悉 Linux、CMake、Git 和 Docker，具备编译链接、依赖管理、运行环境部署及故障排查能力。
• 理解 CPU / GPU 协同执行、数据拷贝和同步开销，具备性能分析经验，能够通过测量定位瓶颈并验证优化效果。
• 具备数值一致性和回归验证意识，能够定位图像预处理、归一化、维度映射及后处理差异对模型输出的影响。
• 能够使用 AI Coding 工具辅助代码理解、迁移、测试及问题定位，独立审查生成代码，并通过数值对比、测试和性能数据验证结果。
• 具备良好的跨团队协作能力，能够与算法及机器人软件工程师共同明确接口、分析问题并推进部署交付。

• ： - 有 VLA、模仿学习、扩散策略或其他机器人策略模型部署经验。 - 有 CUDA 编程、算子优化、模型量化或混合精度推理经验。 - 有 ARM 边缘计算平台或嵌入式 GPU 部署经验。 - 熟悉 ROS / ROS 2，具备机器人观测数据接入、动作序列处理或实机联调经验。 - 有 C++ / Python 混合开发、推理后端抽象或插件化框架设计经验。 - 有模型数值对齐、离线回放、自动化评测及性能回归工具建设经验。 杨女士在线某公司

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