深度学习模型优化工程师 40-65k·16薪
成都 10年以上 硕士 招1人 8月13日更新
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年终奖金 绩效奖金 全勤奖 领导好 发展空间大 公司规模大 扁平管理 管理规范 弹性工作
avator
毕女士 2天前在线 已认证
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职位介绍
1. 负责自动驾驶领域相关的神经网络模型压缩算法研究与部署,包括并不限于图像感知、Lidar感知、时空融合、BEV感知、轨迹预测等神经网络模型; 2. 常见神经网络模型量化算法精度评估与实践,包括并不限于QAT、PTQ等; 3. 常见神经网络模型压缩算法评估与实践; 4. 针对硬件特定的模型轻量化的要求,使用常见神经网络模型架构搜索技术分析与实践; 基本点: 1.理解深度学习基本算法; 2.熟悉常见神经网络模型基本架构,包括并不限于CNN/LSTM/Transfomer等; 1.负责自动驾驶领域相关的神经网络模型压缩算法研究与部署, 3.具备较强神经网络模型训练与调优实践经 预测等神经网络模型; 包括并不限于图像感知、Lidar感知、时空融合、BEV感知、轨迹 验; 加分点: QATPTQ. NAS、AI算法、 QAT、PTQ等; 3.常见神经网络模型压缩算法评估与实践; 2.常见神经网络模型量化算法精度评估与实践,包括并不限于 4.针对硬件特定的模型轻量化的要求,使用常见神经网络模型架如Resnet等; BEV感知等神经网络模型 1.熟悉计算机视觉领域常见神经网络模型 2.熟悉自动驾驶领域Lidar感知、时空融合、缩型量化、模型压模型轻量化、模构搜索技术分析与实践; 3.熟悉神经网络模型量化与模型压缩算法并有实际参与过的较大项目的优化经验; 4.熟悉NAS常见框架并有实际较大项目的优化经验; 5.有在AI领域顶会论文或期刊发表过论文
其他信息
语言要求:不限
行业要求:电子/半导体/集成电路

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更新时间:2026-08-13