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崗位職責：
1、項目技術可行性分析：需求分析、技術調(diào)研、技術方案設計、評估技術棧、技術風險評估。
2、項目任務分解：分解項目子模塊、劃分子任務、任務優(yōu)先級評估
3、代碼設計：設計架構、實現(xiàn)核心功能
4、數(shù)據(jù)集標定規(guī)范擬制和數(shù)據(jù)集標定：明確標定目標、制定標定規(guī)范、標定規(guī)范培訓；收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)標定
5、算法模型選擇：需求分析、模型評估、模型驗證
6、算法模型訓練：配置訓練環(huán)境、設置訓練參數(shù)、訓練模型
7、算法優(yōu)化：性能評估、超參數(shù)調(diào)整、模型融合
8、算法剪枝：識別冗余結構、剪枝策略、剪枝后評估。
任職要求：
1、碩士及以上學歷，計算機科學、機器學習、統(tǒng)計學、應用數(shù)學等相關專業(yè)優(yōu)先；
2、熟悉Linux系統(tǒng)，熟練掌握C/C++、Python等編程語言，具備扎實的編程基礎，良好的編碼習慣。
3、熟悉常用的數(shù)據(jù)結構，熟練掌握常用的設計模式，具有較強的算法實現(xiàn)能力。
4、熟悉深度學習的開源框架，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等，并能夠熟練使用它們。
5、熟悉圖像處理、模式識別算法，熟練使用OpenCV等常用視覺計算開源庫。
6、熟悉基于點云的神經(jīng)網(wǎng)絡模型（例如PointNet、PointNet++等）。
7、熟悉至少一個常用的深度學習部署框架，如OpenVINO、TensorRT等。
8、對模型剪枝技術有深入的了解和實踐經(jīng)驗，包括但不限于結構化剪枝、非結構化剪枝、稀疏化等。
9、熟練掌握相關算法和工具，如權重評估方法、梯度信息分析、敏感度分析等，以支持剪枝決策。
10、對機器學習、深度學習有較為深入的理解，熟悉常用機器學習算法及常見的CNN網(wǎng)絡、RNN/LSTM網(wǎng)絡、目標檢測框架和語義分割模型等，并有相關的實踐經(jīng)驗。
11、 有實際的AI算法到平臺的部署經(jīng)驗，如intel iGPU、intel NPU、NVIDIA GPU(Jetson)等平臺模型部署經(jīng)驗。
12、有相關領域的項目經(jīng)驗，熟悉模型轉換、集成和驗證流程，有處理圖形、圖像、點云、音頻等多媒體數(shù)據(jù)的經(jīng)驗者優(yōu)先。
13、溝通能力與團隊合作精神，要求具備較強的學習分析能力、溝通能力、鉆研精神以及團隊合作精神。