高性能计算工程师（端侧）
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- 职位介绍
- 1、负责AI模型/智能体（Agent）在边缘计算平台的部署，全链路优化，量产落地；
2、CPU/GPU/NPU/Vision异构平台定位和分析性能瓶颈，内存访问优化，与算法团队合作改进算法设计，通过优化算法框架、模型结构、算子设计和异构调度，提高硬件计算效率，优化算法性能；
3、配合硬件团队完成软硬件联调，解决开发过程中出现的技术问题，提升产品性能与稳定性，解决生产调试中的技术问题；
4、负责开发跨端AI部署工具链、搭建软硬件系统，优化AI模型部署全流程的效率，构建AI部署能力。编写技术文档（设计方案、测试用例等），确保开发流程规范化。
【任职要求】
1、本科及以上学历，电子信息工程、计算机科学、自动化等相关专业；
2、熟悉C/C++/python语言，熟悉嵌入式端侧开发流程；
3、具备2年以上模型部署及优化开发经验：
a. 了解深度学习基本原理，熟悉NN基本架构和典型OP的计算方式，熟悉至少一种主流深度学习框架，如TensorFlow/PyTorch/Onnx等;熟悉常用CV计算库及NN推理计算库，如ACL/CUTLASS/TF Lite/TensorRT/QNN/MNN/tnn等；
b. 熟悉全栈模型压缩与加速，量化 (PTQ)、量化感知训练 (QAT)、结构化 / 非结构化稀疏、知识蒸馏
c. 熟悉内存与访存系统优化，攻克边缘设备内存带宽瓶颈，设计静态内存分配、特征图复用、数据布局优化方案
d. 熟悉边缘计算/异构计算平台（如NVIDIA Jetson系列、瑞芯微，高通等）的加速部署, 具备开发和调优经验，了解OpenVX/MediaPipe等异构计算框架，熟悉芯片体系结构和性能分析工具，掌握相应的编程接口或指令集, 能独立解决算子不支持、精度对齐及内存泄漏等工程问题。
e. 具备多模型工程化落地能力，设计多模型联合推理架构，实现特征共享与流水线并行,构建端到端的低延迟推理流水线，优化预处理、推理、后处理全链路
4、具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力，对新技术有较强的学习兴趣和适应能力；
5、有团队合作精神，沟通表达能力强。
6、有RoboCon、RoboMaster等参赛经验者优先。
- 其他信息
- 语言要求：不限
- 行业要求：科技推广服务
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