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主要崗位職責:
1.負責深度學習模型CV方向在（AI盒子/計算棒/其他邊緣計算設(shè)備）上的工程化部署、推理框架集成和性能調(diào)優(yōu)。
2.負責AI算法模型在移動端、PC端的工程化設(shè)計、實現(xiàn)與加速、系統(tǒng)集成與工程化落地
3.熟練掌握至少深度學習訓練框架，有OpenVino、TensorRt、OnnxRuntime等技術(shù)棧的實際開發(fā)經(jīng)驗。
4.針對各類 CV 模型（如目標檢測、圖像分類、語義分割、OCR等）進行深度優(yōu)化，包括模型壓縮、量化、剪枝、知識蒸餾等，在保證精度的前提下顯著降低模型體積與計算量。
5.對部署后的模型進行性能測試與瓶頸分析，通過優(yōu)化推理流程、算子融合、內(nèi)存管理等方式，提升模型在嵌入式設(shè)備上的推理速度與資源利用率，滿足實際業(yè)務(wù)的實時性需求。
6.設(shè)計和開發(fā)高并發(fā)、低延遲、高可靠的模型推理服務(wù)核心模塊及工具鏈。
7.解決模型部署過程中跨平臺適配、資源受限、延遲抖動等復(fù)雜工程問題。
8.負責前沿模型壓縮算法的調(diào)研、開發(fā)和落地。
9.領(lǐng)導布置的其他相關(guān)工作。
主要崗位要求:
1. 本科以上學歷，計算機視覺、模式識別或數(shù)學類、光學類等相關(guān)專業(yè)；
2. 熟練掌握C/C++、Python、熟練使用OpenCV、ffmpeg進行開發(fā)；
3. 有NPU/GPU 算子優(yōu)化經(jīng)驗，有并行計算相關(guān)背景者優(yōu)先。
4. 熟悉Kubernetes（K8s）容器編排技術(shù)，有實際容器化部署和優(yōu)化經(jīng)驗。
5. 有實際部署及調(diào)優(yōu)經(jīng)驗，熟悉量化（INT8/FP8）等優(yōu)化手段。
6. 熟悉深度學習框架(如PyTorch、TensorFlow)
7. 具備一定的算法開發(fā)能力，CV方向（YOLO、MediaPipe 、Mask R-CNN）。
8. 有多路高并發(fā)場景視頻流分析項目經(jīng)驗優(yōu)先