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崗位職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化、量化（INT8/FP16）、剪枝與蒸餾，提升算法在嵌入式設(shè)備上的運(yùn)行效率。 2、研究并實(shí)現(xiàn)輕量化模型（MobileNet、PP-LiteSeg、Tiny-YOLO等）在移動(dòng)端或算法板端（NPU、DSP、GPU、FPGA）的高效部署。 3、使用TensorRT、Tengine、NCNN、MNN、TVM、OpenVINO等推理引擎進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換、加速與適配，優(yōu)化推理速度、功耗、內(nèi)存占用，提高實(shí)時(shí)檢測(cè)能力。 4、負(fù)責(zé)Linux內(nèi)核裁剪與移植，基于Buildroot、Yocto、Kernel Customization等工具，裁剪輕量級(jí)Linux系統(tǒng)，使其適配嵌入式深度學(xué)習(xí)推理環(huán)境。 5、參與嵌入式AI推理系統(tǒng)的端到端開發(fā)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、推理框架適配、邊緣計(jì)算優(yōu)化等，并進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)。 6、解決嵌入式環(huán)境中的系統(tǒng)兼容性、穩(wěn)定性、性能優(yōu)化等問題，提升產(chǎn)品的實(shí)際落地能力。 崗位要求： 1、碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、電子信息、自動(dòng)化、人工智能等相關(guān)專業(yè)。 2、熟悉PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等深度學(xué)習(xí)框架，并具備模型量化、剪枝、蒸餾優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。 3、熟悉ONNX、TensorRT、OpenVINO、NCNN、MNN等推理引擎，有端側(cè)、邊緣計(jì)算設(shè)備（如Jetson、RK3588、樹莓派、嵌入式ARM平臺(tái)）上模型部署經(jīng)驗(yàn)。 4、具備Linux內(nèi)核裁剪、移植和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，熟悉Kernel Configuration、驅(qū)動(dòng)適配、設(shè)備樹（DTS）、交叉編譯工具鏈，有ARM、RISC-V、NPU等硬件平臺(tái)移植經(jīng)驗(yàn)。 5、熟練使用C/C++、Python、Shell，能夠開發(fā)嵌入式驅(qū)動(dòng)、系統(tǒng)工具和性能優(yōu)化方案。 6、熟悉PCIe、I2C、SPI、USB、NPU加速卡等接口協(xié)議，能夠適配深度學(xué)習(xí)加速器或自研硬件。 7、具有嵌入式AI項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 8、有輔助駕駛、智能安防、智能檢測(cè)相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。