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一、職位定位
作為智能化終端產(chǎn)品（聚焦音視頻類等終端設(shè)備）的 AI 技術(shù)核心管理者，需深度融合終端硬件特性與端側(cè) AI 技術(shù)，主導(dǎo)從底層芯片選型、計算架構(gòu)設(shè)計到上層 AI 應(yīng)用落地的全流程技術(shù)方案，確保 AI 能力與產(chǎn)品體驗、硬件性能深度適配，支撐產(chǎn)品智能化競爭力構(gòu)建。
二、核心工作職責(zé)
（一）端側(cè) AI 計算架構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化
1. 主導(dǎo)終端設(shè)備（音視頻產(chǎn)品等）AI 計算架構(gòu)規(guī)劃，最大化端側(cè) AI 處理效率，平衡性能與功耗需求。
2. 負(fù)責(zé)端側(cè) AI 模型工程化優(yōu)化，解決模型與硬件兼容性問題，確保輕量化模型在終端穩(wěn)定運行。
3. 對接芯片廠商，參與核心芯片選型評估，重點驗證 AI 算力、硬件加速能力（如 NPU 性能）與產(chǎn)品 AI 需求的匹配度。
（二）技術(shù)方案落地管控
1. 從硬件層到應(yīng)用層全鏈路把控 AI 技術(shù)方案：硬件層主導(dǎo)傳感器（如攝像頭、麥克風(fēng)）選型與性能調(diào)優(yōu)；應(yīng)用層推動 AI Agent、多模態(tài)交互（音視頻結(jié)合、語音語義聯(lián)動等）等場景化 AI 能力落地。
2. 解決端側(cè) AI 落地過程中的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，如低算力場景下的模型推理速度、多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同處理、硬件資源（內(nèi)存 / 存儲）高效調(diào)度等問題。
（三）項目管理與技術(shù)團隊協(xié)同
1. 主導(dǎo)量產(chǎn)型終端 AI 項目全生命周期管理，從需求拆解、技術(shù)方案評審到研發(fā)落地、量產(chǎn)交付，把控項目進(jìn)度與風(fēng)險。
2. 協(xié)同硬件研發(fā)、嵌入式開發(fā)、應(yīng)用開發(fā)等跨團隊，推動 AI 技術(shù)與終端產(chǎn)品的深度融合，確保技術(shù)方案轉(zhuǎn)化為優(yōu)質(zhì)用戶體驗。
3. 跟蹤端側(cè) AI 技術(shù)前沿（如 TinyML、新型硬件加速接口），結(jié)合產(chǎn)品規(guī)劃開展技術(shù)預(yù)研，儲備核心技術(shù)能力。
三、任職要求
（一）核心技術(shù)背景（必備）
1. 具備豐富的端側(cè) AI 工程化落地經(jīng)驗：
1. 熟悉端側(cè) AI 模型部署全流程工具鏈（如 ONNX Runtime、TensorRT、TFLite Micro）；
2. 熟悉 LangChain 等工具鏈，具備 AI Agent 開發(fā)經(jīng)驗；
3. 具備 TinyML 技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗，熟悉模型輕量化（量化、蒸餾）落地實踐。
3. 了解音視頻終端設(shè)備硬件特性（如攝像頭模組、音頻處理芯片）與傳感器（圖像、音頻傳感器）選型標(biāo)準(zhǔn)。
（二）項目經(jīng)驗（硬性要求）
至少主導(dǎo)過 1-2 個量產(chǎn)型終端 AI 項目全流程落地，項目場景需覆蓋以下至少 1 類：
4. 視覺類：攝像頭行為識別、智能監(jiān)控、圖像質(zhì)量優(yōu)化等；
5. 音頻類：語音轉(zhuǎn)寫、語音喚醒、語音語義理解、音頻降噪等；
6. 多模態(tài)類：音視頻協(xié)同交互、跨模態(tài)內(nèi)容生成等。