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崗位職責： 1、模型開發(fā)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(yōu)化架構，提升精度和效率。 與產(chǎn)品和硬件團隊合作，定義模型需求，確保與產(chǎn)品目標一致。 2、模型轉(zhuǎn)換與部署： 使用高通SNPE工具鏈將模型轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(tǒng)中的無縫集成，滿足硬件約束。 3、模型優(yōu)化： 通過INT8/FP16量化和剪枝，優(yōu)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(nèi)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(nèi)存和功耗問題，優(yōu)化模型表現(xiàn)。 驗證模型在資源受限設備上的穩(wěn)定性和可靠性。 5、協(xié)作與文檔： 與硬件工程師、軟件開發(fā)者和產(chǎn)品經(jīng)理緊密合作，確保模型開發(fā)與系統(tǒng)需求一致。 記錄模型開發(fā)、優(yōu)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(jīng)驗： 2年以上使用PyTorch/TensorFlow進行深度學習模型開發(fā)的經(jīng)驗。 熟悉高通SNPE工具鏈及模型轉(zhuǎn)換部署。 掌握RKNN-Toolkit2，具備適配RK3588 NPU的經(jīng)驗。 精通模型優(yōu)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(jīng)網(wǎng)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(nèi)存限制）。 具備高通Hexagon DSP、Adreno GPU或RK3588 NPU優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先。 熟悉C/C++（性能關鍵應用）加分。 4、軟技能： 優(yōu)秀的問題解決能力和團隊協(xié)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(yōu)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(jīng)驗。 了解Android或基于Linux的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)。 有開源AI項目貢獻或相關領域發(fā)表論文者優(yōu)先。