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崗位職責：
1、負責深度學習模型的優(yōu)化、量化（INT8/FP16）、剪枝與蒸餾，提升算法在嵌入式設備上的運行效率。
2、研究并實現(xiàn)輕量化模型（MobileNet、PP-LiteSeg、Tiny-YOLO等）在移動端或算法板端（NPU、DSP、GPU、FPGA）的高效部署。
3、使用TensorRT、Tengine、NCNN、MNN、TVM、OpenVINO等推理引擎進行模型轉換、加速與適配，優(yōu)化推理速度、功耗、內(nèi)存占用，提高實時檢測能力。
4、負責Linux內(nèi)核裁剪與移植，基于Buildroot、Yocto、Kernel
Customization等工具，裁剪輕量級Linux系統(tǒng)，使其適配嵌入式深度學習推理環(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)預處理、推理框架適配、邊緣計算優(yōu)化等，并進行性能調(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)品的實際落地能力。
崗位要求：
1、碩士及以上學歷，計算機、電子信息、自動化、人工智能等相關專業(yè)。
2、熟悉PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等深度學習框架，并具備模型量化、剪枝、蒸餾優(yōu)化經(jīng)驗。
3、熟悉ONNX、TensorRT、OpenVINO、NCNN、MNN等推理引擎，有端側、邊緣計算設備（如Jetson、RK3588、樹莓派、嵌入式ARM平臺）上模型部署經(jīng)驗。
4、具備Linux內(nèi)核裁剪、移植和優(yōu)化經(jīng)驗，熟悉Kernel
Configuration、驅(qū)動適配、設備樹（DTS）、交叉編譯工具鏈，有ARM、RISC-V、NPU等硬件平臺移植經(jīng)驗。
5、熟練使用C/C++、Python、Shell，能夠開發(fā)嵌入式驅(qū)動、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，能夠適配深度學習加速器或自研硬件。
7、具有嵌入式AI項目開發(fā)經(jīng)驗。
8、有輔助駕駛、智能安防、智能檢測相關項目經(jīng)驗者優(yōu)先。