职位：ai算法工程师
	岗位职责:<br>1、模型优化与移植:负责深度学习模型在TensorRT和RKNN、爱芯等推理引擎上的优化与部署，包括模型量化、剪枝、层融合等技术，确保模型在嵌入式设备上高效运行:<div> 2、C++代码开发:使用C++cuda编程编写高效、稳定且易于维护的代码，实现深度学习模型的加载、推理及后处理逻辑，确保算法在指定硬件平台上的顺畅集成: <br>3、SDK集成与适配:熟悉并熟练运用TensorRT、RKNN等推理框架的SDK，进行接口调用、API封装与功能扩展，针对不同硬件平台进行针对性适配与优化;</div><div> 4、性能调优:对部署后的算法进行详尽的性能分析与调优，包括但不限于计算资源利用率、内存管理、数据流优化等，以达到实时性与功耗效率要求; <br>5、文档撰写与技术支持:编写详细的算法部署手册、接口文档和技术报告，为内部团队及客户提供必要的技术支持与培训。</div><div> 岗位要求: <br>1、本科及以上学历，计算机科学、电子工程自动化、数学或相关专业毕业:</div><div> 2、深度学习基础:深入理解深度神经网络架构、训练原理以及常用模型，如CNN、RNN、Transformer等 <br>3、编程能力:精通C++cuda编程，具备良好的编程习惯和代码风格，熟悉面向对象设计原则与软件工程实践: <br>4、推理框架精通:具备丰富的TensorRT和RKNN等部署框架实践经验，能够独立完成模型从训练到部署的全流程工作; <br>5、硬件理解:了解嵌入式设备(如GPU、NPU、DSP等)架构特点，能够根据硬件特性调整算法实现以最大化利用计算资源</div><div> 6、项目经验:至少3年以上深度学习模型部署经验，有实际项目中成功将深度学习模型在TensorRT或RKNN上部署并优化的案例:</div><div> 7、此岗位主要工作职责以模型在边端部署为主，其中以tensorrt为主要方向，其他部署框架如rknn、爱芯等后续也会涉及。</div>