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崗位職責(zé)：
1、模型開發(fā)與訓(xùn)練：
使用PyTorch/TensorFlow設(shè)計和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，應(yīng)用于計算機(jī)視覺、自然語言處理或其他AI場景。
進(jìn)行模型性能實驗，優(yōu)化架構(gòu)，提升精度和效率。
與產(chǎn)品和硬件團(tuán)隊合作，定義模型需求，確保與產(chǎn)品目標(biāo)一致。
2、模型轉(zhuǎn)換與部署：
使用高通SNPE工具鏈將模型轉(zhuǎn)換為DLC等高通支持格式，適配Hexagon DSP和Adreno GPU。
使用RKNN-Toolkit2將模型轉(zhuǎn)換為RK3588 NPU支持的格式，確保高效推理。
確保模型在移動和嵌入式系統(tǒng)中的無縫集成，滿足硬件約束。
3、模型優(yōu)化：
通過INT8/FP16量化和剪枝，優(yōu)化模型以適配高通Hexagon DSP、Adreno GPU及RK3588 6TOPS NPU。
分析并解決模型推理中的性能瓶頸，降低延遲、內(nèi)存占用和功耗。
確保模型滿足實時推理的嚴(yán)格要求。
4、性能評估與測試：
在目標(biāo)硬件（高通Snapdragon、RK3588）上進(jìn)行模型性能基準(zhǔn)測試。
分析延遲、內(nèi)存和功耗問題，優(yōu)化模型表現(xiàn)。
驗證模型在資源受限設(shè)備上的穩(wěn)定性和可靠性。
5、協(xié)作與文檔：
與硬件工程師、軟件開發(fā)者和產(chǎn)品經(jīng)理緊密合作，確保模型開發(fā)與系統(tǒng)需求一致。
記錄模型開發(fā)、優(yōu)化和部署流程，確?？芍貜?fù)性和知識共享。
跟蹤深度學(xué)習(xí)、移動AI和硬件加速技術(shù)的最新進(jìn)展。
任職要求：
1、教育背景：
計算機(jī)科學(xué)、電子工程、人工智能或相關(guān)領(lǐng)域的本科或碩士學(xué)位，博士學(xué)位加分。
2、工作經(jīng)驗：
2年以上使用PyTorch/TensorFlow進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)的經(jīng)驗。
熟悉高通SNPE工具鏈及模型轉(zhuǎn)換部署。
掌握RKNN-Toolkit2，具備適配RK3588 NPU的經(jīng)驗。
精通模型優(yōu)化技術(shù)（如INT8/FP16量化、剪枝），適配移動/嵌入式平臺。
3、技術(shù)技能：
精通Python及PyTorch/TensorFlow框架。
深入理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（如CNN、RNN、Transformer）及其應(yīng)用。
熟悉移動端推理需求（如低延遲、低功耗、內(nèi)存限制）。
具備高通Hexagon DSP、Adreno GPU或RK3588 NPU優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先。
熟悉C/C++（性能關(guān)鍵應(yīng)用）加分。
4、軟技能：
優(yōu)秀的問題解決能力和團(tuán)隊協(xié)作精神。
良好的溝通能力，能向技術(shù)和非技術(shù)人員清晰表達(dá)復(fù)雜概念。
主動學(xué)習(xí)新工具和技術(shù)的積極性。
優(yōu)先條件：
熟悉其他NPU或AI加速器工具鏈（如TensorRT、OpenVINO）。
具備移動或邊緣設(shè)備上的計算機(jī)視覺或NLP應(yīng)用經(jīng)驗。
了解Android或基于Linux的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)。
有開源AI項目貢獻(xiàn)或相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表論文者優(yōu)先。