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一、崗位職責(zé)
1. 模型壓縮技術(shù)研發(fā)：主導(dǎo)或參與深度學(xué)習(xí)模型的壓縮工作，重點(diǎn)突破量化（INT8/INT4/FP16 等）、剪枝、蒸餾等核心技術(shù)，在保證模型精度損失可控的前提下，降低模型體積與計(jì)算復(fù)雜度，適配端側(cè)設(shè)備資源限制。?
2. 推理加速方案設(shè)計(jì)：針對(duì)不同端側(cè)的硬件，優(yōu)化模型推理流程，結(jié)合硬件特性設(shè)計(jì)高效推理引擎或集成第三方加速框架，提升模型推理速度與資源利用率。?
3. 技術(shù)專利與文檔輸出：跟蹤行業(yè)前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)，提煉項(xiàng)目中的核心技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)，撰寫AI 模型優(yōu)化、端側(cè)推理相關(guān)的發(fā)明專利；同時(shí)輸出高質(zhì)量技術(shù)文檔，包括方案設(shè)計(jì)文檔、接口文檔、落地手冊(cè)等。
二、職位要求
1. 學(xué)歷與專業(yè)背景
研究生及以上學(xué)歷，人工智能、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)畢業(yè)；具有實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)實(shí)踐或相關(guān)行業(yè)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮。
2. 專業(yè)技能要求
2.1精通深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)（如Transformer、BERT等預(yù)訓(xùn)練模型），熟悉至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow）；?
2.2掌握模型壓縮關(guān)鍵技術(shù)，具有量化、剪枝、蒸餾實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立完成模型壓縮方案設(shè)計(jì)與落地，且具備精度修復(fù)與性能調(diào)優(yōu)能力；?
2.3 了解端側(cè)硬件架構(gòu)（如 ARM、GPU、NPU），有手機(jī)端、嵌入式設(shè)備（如 STM32、RK3588）AI 模型落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉 MNN、TFLite、ONNX Runtime 等端側(cè)推理框架者優(yōu)先。
三、綜合素質(zhì)要求
1. 具備較強(qiáng)的問(wèn)題解決能力，面對(duì)研發(fā)過(guò)程中的技術(shù)難題，能夠快速分析原因，提出有效的解決方案并落地執(zhí)行。
2. 擁有良好的溝通協(xié)調(diào)能力與團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與需求分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、測(cè)試、生產(chǎn)等跨部門人員高效協(xié)作，推動(dòng)項(xiàng)目順利開展。
3. 具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與創(chuàng)新意識(shí)，能夠快速掌握車載健康檢測(cè)領(lǐng)域的新技術(shù)、新方法，并應(yīng)用于實(shí)際研發(fā)工作中。
4. 工作態(tài)度嚴(yán)謹(jǐn)負(fù)責(zé)，注重細(xì)節(jié)，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量有較高的要求，能夠承受一定的項(xiàng)目研發(fā)壓力，按時(shí)完成項(xiàng)目任務(wù)。