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主要職責(zé)：
1. AI模型嵌入式部署全流程： 負(fù)責(zé)將訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型（如CNN， RNN, Transformer）通過(guò)剪枝、量化、蒸餾等技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并轉(zhuǎn)換為適合嵌入式平臺(tái)運(yùn)行的格式（如TFLite, ONNX, 自定義格式）。
2. 高性能推理引擎集成與優(yōu)化： 在主流嵌入式平臺(tái)（如ARM Cortex-A/M， NPU， GPU）上，集成和調(diào)優(yōu)高性能推理引擎（如TensorFlow Lite Micro, NCNN, TVM, ARM NN），極致壓榨硬件性能。
3. 嵌入式AI系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)： 設(shè)計(jì)低功耗、高實(shí)時(shí)性的AI應(yīng)用框架，管理模型、數(shù)據(jù)流和計(jì)算資源，確保系統(tǒng)穩(wěn)定可靠。
4. 軟硬件協(xié)同優(yōu)化： 與硬件工程師緊密合作，參與芯片選型（如帶NPU的SoC），并根據(jù)硬件特性（內(nèi)存 hierarchy， 緩存， 專用指令集）進(jìn)行底層代碼優(yōu)化（如NEON指令集， DSP優(yōu)化）。
5. 端側(cè)數(shù)據(jù)處理流水線開(kāi)發(fā)： 構(gòu)建高效的傳感器數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和后處理流水線，確保輸入模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量并解析輸出結(jié)果。
6. 技術(shù)選型與評(píng)估： 評(píng)估新興的嵌入式AI芯片、工具鏈和技術(shù)方案，為產(chǎn)品選型提供技術(shù)決策支持。
職位要求
必備條件：
1. 學(xué)歷與專業(yè)： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2. 經(jīng)驗(yàn)背景：
· 2年以上嵌入式Linux或RTOS下的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
· 至少1個(gè)完整的嵌入式AI項(xiàng)目部署經(jīng)驗(yàn)，成功將AI模型在端側(cè)設(shè)備上落地。
3. 核心技術(shù)能力：
· 精通C/C++，具備扎實(shí)的編程能力和代碼優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。
· 熟練使用Python，能夠使用PyTorch或TensorFlow等框架進(jìn)行模型的初步驗(yàn)證和轉(zhuǎn)換。
· 深入理解深度學(xué)習(xí)模型的基本計(jì)算特性和內(nèi)存訪問(wèn)模式。
· 熟悉至少一種嵌入式AI推理引擎，并有實(shí)際的集成和性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。
· 掌握基本的嵌入式開(kāi)發(fā)技能，如交叉編譯、驅(qū)動(dòng)調(diào)試、Git版本控制。
4. 個(gè)人素質(zhì)： 具備強(qiáng)烈的求知欲、出色的解決問(wèn)題能力和跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，對(duì)在資源受限環(huán)境下創(chuàng)造價(jià)值充滿熱情。
優(yōu)先考慮條件：
1. 擁有在超低功耗MCU上部署微型機(jī)器學(xué)習(xí)模型的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
2. 熟悉模型壓縮與加速技術(shù)的理論與實(shí)踐，如INT8量化、權(quán)重剪枝、知識(shí)蒸餾等。
3. 具備以下硬件平臺(tái)的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)：
· 帶NPU/APU的SoC：如NVIDIA Jetson， Rockchip RK系列， 海思， 晶晨等。
4. 有計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理等相關(guān)AI應(yīng)用領(lǐng)域的項(xiàng)目背景。
5. 熟悉TVM等模型編譯框架，能夠進(jìn)行自定義算子開(kāi)發(fā)或圖優(yōu)化者優(yōu)先。
6. 了解嵌入式系統(tǒng)功耗分析與優(yōu)化方法。