主要崗位職責(zé):
1.負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)模型CV方向在（AI盒子/計(jì)算棒/其他邊緣計(jì)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(fù)責(zé)AI算法模型在移動(dòng)端、PC端的工程化設(shè)計(jì)、實(shí)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(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，有OpenVino、TensorRt、OnnxRuntime等技術(shù)棧的實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
4.針對(duì)各類 CV 模型（如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類、語(yǔ)義分割、OCR等）進(jìn)行深度優(yōu)化，包括模型壓縮、量化、剪枝、知識(shí)蒸餾等，在保證精度的前提下顯著降低模型體積與計(jì)算量。
5.對(duì)部署后的模型進(jìn)行性能測(cè)試與瓶頸分析，通過(guò)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(shí)際業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)性需求。
6.設(shè)計(jì)和開(kāi)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(guò)程中跨平臺(tái)適配、資源受限、延遲抖動(dòng)等復(fù)雜工程問(wèn)題。
8.負(fù)責(zé)前沿模型壓縮算法的調(diào)研、開(kāi)發(fā)和落地。
9.領(lǐng)導(dǎo)布置的其他相關(guān)工作。
主要崗位要求:
1. 本科以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別或數(shù)學(xué)類、光學(xué)類等相關(guān)專業(yè)；
2. 熟練掌握C/C++、Python、熟練使用OpenCV、ffmpeg進(jìn)行開(kāi)發(fā)；
3. 有NPU/GPU 算子優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，有并行計(jì)算相關(guān)背景者優(yōu)先。
4. 熟悉Kubernetes（K8s）容器編排技術(shù)，有實(shí)際容器化部署和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。
5. 有實(shí)際部署及調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)，熟悉量化（INT8/FP8）等優(yōu)化手段。
6. 熟悉深度學(xué)習(xí)框架(如PyTorch、TensorFlow)
7. 具備一定的算法開(kāi)發(fā)能力，CV方向（YOLO、MediaPipe 、Mask R-CNN）。
8. 有多路高并發(fā)場(chǎng)景視頻流分析項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先