工作职责 1.针对各类 CV 模型（如目标检测、图像分类、语义分割、OCR等）进行深度优化，包括模型压缩、量化、剪枝、知识蒸馏等，在保证精度的前提下显著降低模型体积与计算量，使其适配嵌入式硬件的资源限制。 2.负责将优化后的 CV 模型部署到各类嵌入式平台（如 ARM 架构开发板、FPGA、边缘计算设备等），完成模型转换（如 ONNX、TensorRT、TFLite 等格式转换）、推理引擎集成与部署代码开发。 3.对部署后的模型进行性能测试与瓶颈分析，通过优化推理流程、算子融合、内存管理等方式，提升模型在嵌入式设备上的推理速度与资源利用率，满足实际业务的实时性需求。

任职资格 1.本科及以上学历，计算机、电子工程、自动化、软件工程等相关专业，深度学习模型部署或嵌入式开发相关工作经验者优先。 2.掌握至少一种深度学习框架（TensorFlow、PyTorch 等），熟悉模型导出、转换与优化工具（ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO 等） 3.掌握模型轻量化常用技术（量化、剪枝、蒸馏等），有实际模型轻量化项目经验者优先。