边缘智能技术专家
40-70k·14薪
成都
5-10年
本科
招1人
8月10日更新
猎头顾问
· 上海智享星辰企业管理咨询有限公司
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- 职位介绍
- 岗位职责
负责边缘智能技术架构设计，面向能源、及高动态 / 对抗 / 弱网环境，建设可在边缘节点稳定运行的模型推理、调度和管理能力。
负责 YOLO 系列视觉模型、MiniCPM 等轻量大模型 / 多模态模型在边缘设备上的部署与性能优化，覆盖目标检测、设备状态识别、异常检测、智能巡检及现场知识问答等场景。
负责模型轻量化技术研发，包括量化、剪枝、蒸馏、算子融合、图优化、内存优化及异构计算加速，持续改善推理时延、吞吐、功耗和资源占用。
研究并落地模型切分与云端协同推理技术，根据算力、网络带宽和链路状态，实现模型动态切分、任务卸载、结果汇聚及断网降级。
负责国产及主流边缘芯片适配，建立 CPU、GPU、NPU 等异构硬件的统一推理接口、兼容性体系和性能评测标准。
建设边缘模型全生命周期能力，包括模型转换、验证、分发、灰度升级、版本回滚、运行监控和效果评估。
与边缘云平台团队协作，将智能推理能力集成到容器、Helm、边缘应用管理及集中纳管平台中，支持离线自治和批量运维。
跟踪边缘智能、端侧大模型和推理加速领域的技术趋势，推动关键技术预研、专利沉淀和工程化落地。
任职要求
计算机、人工智能、自动化、电子信息等相关专业本科及以上学历，具有 2 年以上 AI 算法、推理引擎或边缘计算相关经验。
熟练掌握 Python、C/C++，具备扎实的数据结构、并行计算和系统性能分析能力。
熟悉 PyTorch 等深度学习框架，掌握 ONNX、TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO、TVM、MNN、NCNN 中的一种或多种推理技术。
具有 YOLO 系列模型训练、转换、部署和调优经验，能够解决算子兼容、精度损失、显存 / 内存占用及实时性问题。
对 MiniCPM 或其他轻量大模型、多模态模型有实际部署经验，理解量化、KV Cache、推理加速和端侧资源约束。
熟悉 ARM64、x86/C86 等硬件架构；对天数智芯、昇腾、寒武纪或其他国产 AI 加速卡有实际适配经验。
熟悉容器、Linux、Kubernetes / 边缘 Kubernetes、Helm 等技术，具备软硬件联合调试和问题定位能力。
能够围绕准确率、时延、吞吐、功耗、并发和稳定性建立完整的测试与优化闭环。
加分项
有云边端协同推理、分布式推理或模型动态切分项目经验。
有能源或其他无人站点等行业项目经验。
熟悉弱网、断网、移动节点等环境下的边缘自治和任务调度机制。
有推理框架、编译器、算子开发或国产芯片 SDK 深度优化经验。
有端侧大模型、视觉语言模型或多模型共享算力平台的规模化落地经验。
- 其他信息
- 语言要求：不限
- 行业要求：云计算/大数据
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