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崗位職責：
1.在嵌入式計算機平臺上高效部署和優(yōu)化常見的感知算法，確保算法在資源受限的環(huán)境中穩(wěn)定運行。
2.熟悉神經網絡模型的訓練、優(yōu)化和剪枝流程，能夠有效地進行模型壓縮和加速，以適應嵌入式系統(tǒng)的計算能力。
3.針對自動駕駛和機器人應用中的性能瓶頸，分析和優(yōu)化感知算法，包括數據預處理、推理速度、內存使用等。
4.結合硬件架構特性，對模型的計算圖進行優(yōu)化，提升算法在嵌入式平臺上的性能。
5.確保算法與中間件的高效集成，實現傳感器數據與感知算法的無縫交互。
6.獨立調試算法在實際場景中的運行效果，定位并解決相關技術問題，并推動算法迭代和完善。
7.記錄調試過程和問題解決方案，編寫技術文檔，確保技術分享和知識傳遞。
任職要求：
1.教育背景：計算機科學、電子工程、自動化、機器學習或相關專業(yè)本科及以上學歷。
2.實操經驗：至少2年在嵌入式計算機設備上部署和優(yōu)化感知算法的經驗，具備豐富的神經網絡訓練和部署實踐。
3.感知算法知識：掌握目標檢測、語義分割、物體跟蹤等常見感知算法的基本原理和實現方法。
4.神經網絡：具備深度神經網絡的訓練、優(yōu)化和裁剪經驗，了解模型壓縮和加速的各種技術，如量化、剪枝和知識蒸餾。
5.編程能力：精通C/C++和Python，具備扎實的算法實現能力；熟悉Linux嵌入式開發(fā)環(huán)境。
6.中間件經驗：熟悉ROS、CyberRT等機器人中間件框架，能夠高效地集成感知算法和中間件系統(tǒng)。
7.工具經驗：熟練使用TensorFlow、PyTorch等框架進行模型訓練，并能夠使用TensorRT、ONNX Runtime、TVM等工具將模型高效部署到嵌入式平臺。
8.問題定位與解決：具備分析和解決模型性能瓶頸的能力，能夠對內存管理、計算圖等方面進行優(yōu)化。
9.團隊協作：具有良好的溝通能力，能夠與感知算法團隊和嵌入式開發(fā)團隊緊密合作，確保算法高效可靠地部署在產品中。
加分項：
有自動駕駛、機器人等場景中的深度學習感知算法部署經驗。
具備在嵌入式平臺上優(yōu)化和加速深度學習模型的實戰(zhàn)經驗，熟悉NVIDIA Jetson或其他硬件加速方法。