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主要職責：
1. AI模型嵌入式部署全流程： 負責將訓練好的深度學習模型（如CNN， RNN, Transformer）通過剪枝、量化、蒸餾等技術(shù)進行優(yōu)化，并轉(zhuǎn)換為適合嵌入式平臺運行的格式（如TFLite, ONNX, 自定義格式）。
2. 高性能推理引擎集成與優(yōu)化： 在主流嵌入式平臺（如ARM Cortex-A/M， NPU， GPU）上，集成和調(diào)優(yōu)高性能推理引擎（如TensorFlow Lite Micro, NCNN, TVM, ARM NN），極致壓榨硬件性能。
3. 嵌入式AI系統(tǒng)架構(gòu)設計： 設計低功耗、高實時性的AI應用框架，管理模型、數(shù)據(jù)流和計算資源，確保系統(tǒng)穩(wěn)定可靠。
4. 軟硬件協(xié)同優(yōu)化： 與硬件工程師緊密合作，參與芯片選型（如帶NPU的SoC），并根據(jù)硬件特性（內(nèi)存 hierarchy， 緩存， 專用指令集）進行底層代碼優(yōu)化（如NEON指令集， DSP優(yōu)化）。
5. 端側(cè)數(shù)據(jù)處理流水線開發(fā)： 構(gòu)建高效的傳感器數(shù)據(jù)采集、預處理和后處理流水線，確保輸入模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量并解析輸出結(jié)果。
6. 技術(shù)選型與評估： 評估新興的嵌入式AI芯片、工具鏈和技術(shù)方案，為產(chǎn)品選型提供技術(shù)決策支持。
職位要求
必備條件：
1. 學歷與專業(yè)： 計算機科學、電子工程、自動化等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學歷。
2. 經(jīng)驗背景：
· 2年以上嵌入式Linux或RTOS下的開發(fā)經(jīng)驗。
· 至少1個完整的嵌入式AI項目部署經(jīng)驗，成功將AI模型在端側(cè)設備上落地。
3. 核心技術(shù)能力：
· 精通C/C++，具備扎實的編程能力和代碼優(yōu)化經(jīng)驗。
· 熟練使用Python，能夠使用PyTorch或TensorFlow等框架進行模型的初步驗證和轉(zhuǎn)換。
· 深入理解深度學習模型的基本計算特性和內(nèi)存訪問模式。
· 熟悉至少一種嵌入式AI推理引擎，并有實際的集成和性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。
· 掌握基本的嵌入式開發(fā)技能，如交叉編譯、驅(qū)動調(diào)試、Git版本控制。
4. 個人素質(zhì)： 具備強烈的求知欲、出色的解決問題能力和跨團隊協(xié)作精神，對在資源受限環(huán)境下創(chuàng)造價值充滿熱情。
優(yōu)先考慮條件：
1. 擁有在超低功耗MCU上部署微型機器學習模型的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
2. 熟悉模型壓縮與加速技術(shù)的理論與實踐，如INT8量化、權(quán)重剪枝、知識蒸餾等。
3. 具備以下硬件平臺的開發(fā)經(jīng)驗：
· 帶NPU/APU的SoC：如NVIDIA Jetson， Rockchip RK系列， 海思， 晶晨等。
4. 有計算機視覺處理等相關(guān)AI應用領(lǐng)域的項目背景。
5. 熟悉TVM等模型編譯框架，能夠進行自定義算子開發(fā)或圖優(yōu)化者優(yōu)先。
6. 了解嵌入式系統(tǒng)功耗分析與優(yōu)化方法。