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崗位職責： 1、模型開發與訓練： 使用PyTorch/TensorFlow設計和訓練深度學習模型，應用于計算機視覺、自然語言處理或其他AI場景。 進行模型性能實驗，優化架構，提升精度和效率。 與產品和硬件團隊合作，定義模型需求，確保與產品目標一致。 2、模型轉換與部署： 使用高通SNPE工具鏈將模型轉換為DLC等高通支持格式，適配Hexagon DSP和Adreno GPU。 使用RKNN-Toolkit2將模型轉換為RK3588 NPU支持的格式，確保高效推理。 確保模型在移動和嵌入式系統中的無縫集成，滿足硬件約束。 3、模型優化： 通過INT8/FP16量化和剪枝，優化模型以適配高通Hexagon DSP、Adreno GPU及RK3588 6TOPS NPU。 分析并解決模型推理中的性能瓶頸，降低延遲、內存占用和功耗。 確保模型滿足實時推理的嚴格要求。 4、性能評估與測試： 在目標硬件（高通Snapdragon、RK3588）上進行模型性能基準測試。 分析延遲、內存和功耗問題，優化模型表現。 驗證模型在資源受限設備上的穩定性和可靠性。 5、協作與文檔： 與硬件工程師、軟件開發者和產品經理緊密合作，確保模型開發與系統需求一致。 記錄模型開發、優化和部署流程，確保可重復性和知識共享。 跟蹤深度學習、移動AI和硬件加速技術的最新進展。 任職要求： 1、教育背景： 計算機科學、電子工程、人工智能或相關領域的本科或碩士學位，博士學位加分。 2、工作經驗： 2年以上使用PyTorch/TensorFlow進行深度學習模型開發的經驗。 熟悉高通SNPE工具鏈及模型轉換部署。 掌握RKNN-Toolkit2，具備適配RK3588 NPU的經驗。 精通模型優化技術（如INT8/FP16量化、剪枝），適配移動/嵌入式平臺。 3、技術技能： 精通Python及PyTorch/TensorFlow框架。 深入理解神經網絡架構（如CNN、RNN、Transformer）及其應用。 熟悉移動端推理需求（如低延遲、低功耗、內存限制）。 具備高通Hexagon DSP、Adreno GPU或RK3588 NPU優化經驗者優先。 熟悉C/C++（性能關鍵應用）加分。 4、軟技能： 優秀的問題解決能力和團隊協作精神。 良好的溝通能力，能向技術和非技術人員清晰表達復雜概念。 主動學習新工具和技術的積極性。 優先條件： 熟悉其他NPU或AI加速器工具鏈（如TensorRT、OpenVINO）。 具備移動或邊緣設備上的計算機視覺或NLP應用經驗。 了解Android或基于Linux的嵌入式系統開發。 有開源AI項目貢獻或相關領域發表論文者優先。