1、負(fù)責(zé)端到端(E2E)智駕算法(感知 / 規(guī)控/VLM/VLN等)的工程化部署,主導(dǎo)從模型到生產(chǎn)環(huán)境(端側(cè) / 邊緣端 / 云端)的全流程落地;
2、參與 E2E 模型優(yōu)化,包括壓縮、量化、蒸餾、算子優(yōu)化,解決低延遲、高算力效率、內(nèi)存占用等部署核心問題;
3、搭建 E2E 算法部署流水線,開發(fā)模型轉(zhuǎn)換(如 ONNX/TensorRT)、推理引擎集成、性能測試等自動化工具;
4、適配不同硬件平臺(CPU/GPU/ASIC/FPGA),優(yōu)化 E2E 模型在目標(biāo)硬件上的推理性能,保障部署穩(wěn)定性;
5、與算法團隊協(xié)作,輸出部署性能需求,推動模型設(shè)計階段的工程化適配(如輕量化架構(gòu)選型);
任職要求:
1、計算機 / 電子信息 / 自動化等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷,3年 + 算法部署或深度學(xué)習(xí)工程化經(jīng)驗,熟悉 E2E 算法落地全流程。
2、精通模型優(yōu)化技術(shù)(剪枝 / 量化 / 蒸餾),熟練使用 TensorRT/ONNX Runtime/MNN 等推理引擎,掌握 C++/Python 編程。
3、具備硬件適配能力,熟悉至少一種硬件平臺(如 NVIDIA Jetson、地平線征程、Mobileye 等)的部署優(yōu)化方法。
4、有 E2E 感知 / 規(guī)劃模型部署落地經(jīng)驗(如自動駕駛、智能安防場景),能獨立解決部署中的性能瓶頸問題。
5、了解分布式推理、云原生部署(Docker/K8s),具備自動化部署工具開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
6、具備較強的問題排查能力與跨團隊協(xié)作意識,能快速響應(yīng)部署需求,跟進技術(shù)迭代。