1、主导端到端（E2E）算法（感知 / 规划 / 定位等）的工程化部署，主导从模型到生产环境（端侧 / 边缘端 / 云端）的全流程落地； 2、开展 E2E 模型优化，包括压缩、量化、蒸馏、算子优化，解决低延迟、高算力效率、内存占用等部署核心问题； 3、搭建 E2E 算法部署流水线，开发模型转换（如 ONNX/TensorRT）、推理引擎集成、性能测试等自动化工具； 4、适配不同硬件平台（CPU/GPU/ASIC/FPGA），优化 E2E 模型在目标硬件上的推理性能，保障部署稳定性； 5、与算法团队协作，输出部署性能需求，推动模型设计阶段的工程化适配（如轻量化架构选型）； 6、负责部署后性能监控与问题排查，迭代优化 E2E 算法在实际场景中的运行效率与鲁棒性

1、计算机 / 电子信息 / 自动化等相关专业本科及以上学历，8 年 + 算法部署或深度学习工程化经验，熟悉 E2E 算法落地全流程； 2、精通模型优化技术（剪枝 / 量化 / 蒸馏），熟练使用 TensorRT/ONNX Runtime/MNN 等推理引擎，掌握 C++/Python 编程； 3、具备硬件适配能力，熟悉至少一种硬件平台（如 NVIDIA Jetson、地平线征程、Mobileye 等）的部署优化方法； 4、有 E2E 感知 / 规划模型部署落地经验（如自动驾驶、智能安防场景），能独立解决部署中的性能瓶颈问题； 5、了解分布式推理、云原生部署（Docker/K8s），具备自动化部署工具开发经验者优先； 6、具备较强的问题排查能力与跨团队协作意识，能快速响应部署需求，跟进技术迭代。