職位描述
機(jī)器學(xué)習(xí)圖像算法深度學(xué)習(xí)RCNNTransformerPyTorchTensorFlowC++Python
崗位要求：
1、負(fù)責(zé)輸電線路（如絕緣子、導(dǎo)線、金具）、變電設(shè)備（如斷路器、隔離開關(guān)）、配電設(shè)施等圖像的智能分析算法研發(fā)，核心任務(wù)包括但不限于：缺陷檢測（如鳥巢、絕緣子破損、螺栓脫落）、狀態(tài)識別（如開關(guān)分合狀態(tài)、儀表讀數(shù)）、圖像分割（如部件精細(xì)分割）2、針對邊緣設(shè)備算力、存儲和功耗的限制，對訓(xùn)練好的復(fù)雜模型進(jìn)行剪枝、量化、知識蒸餾等輕量化處理，在保證性能的前提下大幅壓縮模型體積、提升推理速度。
3、將優(yōu)化后的AI模型部署到各類邊緣計(jì)算設(shè)備（如Jetson系列、華為Atlas、海思芯片等）上。熟練使用一種或多種推理框架，如TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime, TNN, MNN 等，完成模型的轉(zhuǎn)換、加速和性能調(diào)優(yōu)。
編寫部署代碼，實(shí)現(xiàn)與邊緣設(shè)備上其他模塊（如圖像采集、通信、控制）的集成。
任職要求：
1、本科學(xué)歷，3年以上工作經(jīng)驗(yàn)，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)。
2、深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)：扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，精通CNN、RNN/Transformer等主流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。熟練掌握目標(biāo)檢測（Faster R-CNN, YOLO系列, SSD）、圖像分割（U-Net, DeepLab系列）、圖像分類等領(lǐng)域的經(jīng)典算法，并有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。熟練掌握Python，并至少精通一種主流深度學(xué)習(xí)框架，如 PyTorch 或 TensorFlow。
3、模型優(yōu)化與部署能力：必須擁有模型輕量化和邊緣部署的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
4、深入理解并實(shí)踐過模型剪枝、量化（訓(xùn)練后量化 & 量化感知訓(xùn)練）等技術(shù)。熟悉至少一種主流邊緣推理框架（TensorRT/OpenVINO/ONNX Runtime 等），了解其工作流程和性能調(diào)優(yōu)方法。了解C++，能夠進(jìn)行模型的C++推理代碼開發(fā)和性能優(yōu)化者優(yōu)先。
5、工程實(shí)現(xiàn)能力：熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，掌握Git等版本控制工具。
6、具備良好的代碼風(fēng)格和軟件工程規(guī)范，能夠編寫可維護(hù)、可測試的代碼。
3、模型優(yōu)化與部署能力：必須擁有模型輕量化和邊緣部署的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
4、深入理解并實(shí)踐過模型剪枝、量化（訓(xùn)練后量化 & 量化感知訓(xùn)練）等技術(shù)。熟悉至少一種主流邊緣推理框架（TensorRT/OpenVINO/ONNX Runtime 等），了解其工作流程和性能調(diào)優(yōu)方法。了解C++，能夠進(jìn)行模型的C++推理代碼開發(fā)和性能優(yōu)化者優(yōu)先。
5、工程實(shí)現(xiàn)能力：熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，掌握Git等版本控制工具。
6、具備良好的代碼風(fēng)格和軟件工程規(guī)范，能夠編寫可維護(hù)、可測試的代碼。
工作地點(diǎn)
江蘇省南京市浦口區(qū)高新路19-1號
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