1、核心任务：负责将公司在服务器端训练成熟的AI视觉算法模型或传统机器学习算法，高效地移植、部署到各类嵌入式前端设备（如智能摄像头、无人机载设备、边缘计算网关）上。 2、性能优化：针对NVIDIA Jetson、海思、瑞芯微等嵌入式平台，对AI模型进行深度性能优化，包括但不限于模型量化、剪枝、蒸馏，并利用TensorRT、NCNN、OpenVINO等推理引擎进行加速，以满足终端设备在功耗、内存和算力上的要求。 3、算法适配与开发：负责算法在终端设备上的适配、调试与验证，解决在实际硬件环境中遇到的精度和性能问题；并基于C++开发算法应用的SDK，封装成稳定可靠的接口供上层业务调用。 4、产品化落地：与硬件工程师、业务产品团队紧密合作，深度参与智能终端产品的选型、评估和定义，确保算法方案能够与硬件紧密结合，推动算法在水利监控、水文监测、大坝安全等场景的规模化落地。 5、技术文档：负责撰写算法移植、部署方案、性能优化报告以及SDK使用说明等相关技术文档。

1、学历专业：硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息、模式识别、数学等相关专业毕业。 2、编程能力：精通C/C++编程语言，熟悉Python编程语言，具备扎实的编程功底、数据结构和算法基础，拥有良好的编码规范和调试能力。 3、嵌入式经验：具备丰富的嵌入式平台（必须熟悉NVIDIA Jetson系列、海思、瑞芯微中的至少一种）AI算法开发、部署和优化经验。 4、算法功底：熟悉常见的计算机视觉算法（如目标检测、图像分割、目标跟踪等），了解其基本原理，具备算法优化经验，并具备将算法模型部署到实际项目中的能力。 5、工具链掌握：熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow），并精通相关的模型部署和加速工具链（如TensorRT、NCNN、OpenVINO、RKNN等）。 6、独立性与团队：具备强烈的责任心和独立解决问题的能力，能够主动分析并攻克技术难题；同时具备良好的沟通能力和团队协作精神。 7、行业经验：有智慧水利、智慧安防、无人机、视频监控等相关行业终端算法开发或部署经验者优先。