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崗位職責(zé)： 1、項(xiàng)目技術(shù)可行性分析：需求分析、技術(shù)調(diào)研、技術(shù)方案設(shè)計(jì)、評(píng)估技術(shù)棧、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。 2、項(xiàng)目任務(wù)分解：分解項(xiàng)目子模塊、劃分子任務(wù)、任務(wù)優(yōu)先級(jí)評(píng)估 3、代碼設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)核心功能 4、數(shù)據(jù)集標(biāo)定規(guī)范擬制和數(shù)據(jù)集標(biāo)定：明確標(biāo)定目標(biāo)、制定標(biāo)定規(guī)范、標(biāo)定規(guī)范培訓(xùn)；收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)定 5、算法模型選擇：需求分析、模型評(píng)估、模型驗(yàn)證 6、算法模型訓(xùn)練：配置訓(xùn)練環(huán)境、設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)、訓(xùn)練模型 7、算法優(yōu)化：性能評(píng)估、超參數(shù)調(diào)整、模型融合 8、算法剪枝：識(shí)別冗余結(jié)構(gòu)、剪枝策略、剪枝后評(píng)估。 任職要求： 1、碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先； 2、熟悉Linux系統(tǒng)，熟練掌握C/C++、Python等編程語言，具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，良好的編碼習(xí)慣。 3、熟悉常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，熟練掌握常用的設(shè)計(jì)模式，具有較強(qiáng)的算法實(shí)現(xiàn)能力。 4、熟悉深度學(xué)習(xí)的開源框架，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等，并能夠熟練使用它們。 5、熟悉圖像處理、模式識(shí)別算法，熟練使用OpenCV等常用視覺計(jì)算開源庫。 6、熟悉基于點(diǎn)云的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（例如PointNet、PointNet++等）。 7、熟悉至少一個(gè)常用的深度學(xué)習(xí)部署框架，如OpenVINO、TensorRT等。 8、對(duì)模型剪枝技術(shù)有深入的了解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，包括但不限于結(jié)構(gòu)化剪枝、非結(jié)構(gòu)化剪枝、稀疏化等。 9、熟練掌握相關(guān)算法和工具，如權(quán)重評(píng)估方法、梯度信息分析、敏感度分析等，以支持剪枝決策。 10、對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)有較為深入的理解，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法及常見的CNN網(wǎng)絡(luò)、RNN/LSTM網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測(cè)框架和語義分割模型等，并有相關(guān)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。 11、 有實(shí)際的AI算法到平臺(tái)的部署經(jīng)驗(yàn)，如intel iGPU、intel NPU、NVIDIA GPU(Jetson)等平臺(tái)模型部署經(jīng)驗(yàn)。 12、有相關(guān)領(lǐng)域的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉模型轉(zhuǎn)換、集成和驗(yàn)證流程，有處理圖形、圖像、點(diǎn)云、音頻等多媒體數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 13、溝通能力與團(tuán)隊(duì)合作精神，要求具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)分析能力、溝通能力、鉆研精神以及團(tuán)隊(duì)合作精神。