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崗位職責(zé)： 1、基于高通SoC（Linux系統(tǒng)）方案平臺，負(fù)責(zé)AI行車記錄儀端側(cè)模型的設(shè)計(jì)、開發(fā)與落地； 2、基于Yolo、MobileNetV3、輕量級Transformer等模型，完成目標(biāo)檢測、場景識別及事件識別相關(guān)算法開發(fā)； 3、基于PyTorch/TensorFlow 進(jìn)行模型訓(xùn)練、驗(yàn)證與評估，參與數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)集收集、訓(xùn)練策略優(yōu)化等； 4、負(fù)責(zé)模型在端側(cè) SoC 上的部署與推理優(yōu)化，結(jié)合 NPU/GPU等硬件資源提升性能與穩(wěn)定性； 5、針對端側(cè)算力、功耗和存儲限制，對模型進(jìn)行性能優(yōu)化； 6、實(shí)施模型壓縮與輕量化方案，包括模型剪枝、量化及模型蒸餾，在保證精度的前提下降低模型復(fù)雜度； 7、對模型進(jìn)行監(jiān)督微調(diào)SFT，確保模型在特定場景識別更專業(yè)； 8、與嵌入式軟件、系統(tǒng)、硬件等團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動AI技術(shù)在產(chǎn)品上落地。 崗位要求： 1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、通信工程、電子工程、自動化、人工智能等相關(guān)專業(yè)，3年以上AI模型開經(jīng)驗(yàn)； 2、具備扎實(shí)的 Python 編程能力，具備良好的代碼規(guī)范意識和工程實(shí)踐能力； 3、熟練使用 PyTorch 或 TensorFlow 等深度學(xué)習(xí)框架，具備完整模型訓(xùn)練與調(diào)試經(jīng)驗(yàn)； 4、熟悉主流視覺模型與算法，如 Yolo系列、MobileNetV3、CNN 及 Transformer 相關(guān)模型； 5、理解 Transformer 基本原理，并在視覺或多模態(tài)任務(wù)中有實(shí)際應(yīng)用或優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)； 6、具備端側(cè) AI 或嵌入式 AI 模型部署經(jīng)驗(yàn)，理解端側(cè)推理對算力、內(nèi)存和功耗的約束； 7、熟悉模型壓縮與加速技術(shù)，包括剪枝、量化及模型蒸餾，并有實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)； 8、熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，有高通平臺、NPU 推理或邊緣計(jì)算相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 9、有行車記錄儀、視頻分析、安防、智能終端等相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 10、具備良好的溝通能力和跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識，能夠推動 AI 技術(shù)在實(shí)際產(chǎn)品中的落地。