职位描述 1. 负责深度学习模型在pytorch、onnx、tensorrt、ncnn、ann、snpe、tvm 等主流ai框架与推理引擎之间的转換与验证工作 2. 针对嵌入式 soc 平台,深入实施模型压缩与加速技术,包括但不限于计算图优化、量化、剪枝、知识蒸馏、稀疏化等 3. 针对推理性能和精度瓶颈,提出算子开发与模型结构改进建议,推理模型量产落地

职位要求 1. 熟练掌握量化、剪枝、知识蒸馏等模型压缩与加速技术,具备计算图优化、算子融合等性能调优实战经验 2. 精通 pytorch,并至少熟练掌握 qnn、onnx、tensorrt、ncnn、tvm 等其中一种推理框架的模型转换、部署与调试流程 3. 具备深度学习模型在嵌入式或车载 soc 平台的部署落地经验,能独立解决性能与精度瓶颈问题 4. 具备良好的团队协作和跨部门沟通能力,能推动优化方案在产品中落地 5. 良好的团队合作意识,以及上下游沟通能力 6. 有车载芯片(如英伟达、高通、地平线等)量产部署经验,或大模型端侧优化经验者优先