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職位描述：我們正在尋找一位經驗豐富的AI模型工程化工程師，負責將深度學習模型高效地部署到生產環境中，并優化其性能。理想的候選人應具備扎實的C++編程能力，熟悉深度學習模型推理優化技術（如ONNX、TensorRT）、Batch推理和算子優化等。并對點云、Mesh等3D數據處理算法有深入理解。您將與算法團隊、產品團隊緊密合作，推動AI技術在實際應用中的落地。 工作職責 1. 負責深度學習模型的工程化落地，包括模型轉換、量化、推理優化及部署。 2. 使用ONNX、TensorRT等工具對模型進行優化，提升推理性能并降低資源消耗。 3. 針對點云、Mesh等3D數據，設計和實現高效的預處理、后處理算法。 4. 開發和維護高性能的C++推理引擎，確保其在GPU上的穩定運行。 5. 與算法團隊協作，理解模型需求并提供工程化支持，確保模型從訓練到部署的無縫銜接。 6. 持續優化現有系統，解決性能瓶頸，提升系統的可擴展性和魯棒性。 7. 編寫高質量的技術文檔，分享最佳實踐，推動團隊技術能力的提升。 任職要求 · 必備技能： 1. 5年以上C++開發經驗，熟悉現代C++特性（C++11/14/17）。 2. 熟悉深度學習模型推理優化技術，如ONNX、TensorRT、OpenVINO等。 3. 了解模型推理加速的研究和技術進展，包括但不限于模型量化、剪枝、TensorRT優化、Flash Attention 推理優化等； 4. 熟悉深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow），了解模型訓練與推理的基本流程。 5. 熟悉 TensorFlow/PyTorch 模型的訓練和部署，了解混合精度訓練、分布式訓練等訓練加速方法優先。 6. 對點云（Point Cloud）、Mesh等3D數據處理算法有實際項目經驗。 7. 熟悉多線程編程、內存優化及高性能計算技術。 8. 具備良好的代碼風格和工程化能力，熟悉CI/CD流程及版本控制工具（如Git）。