AI算法部署优化工程师

1. 01

   前沿算法研究 聚焦 CV、强化学习、大模型等方向,深度调研主流算法的发展脉络,对比不同技术路线在原理、精度与性能上的 差异; 拆解算法核心模块,结合代码实现分析关键技术环节,输出结构化调研报告,为产品技术选型与部署方案提供依据。

2. 02

   模型部署与调优 基于我司 AI 芯片与配套编译器完成 AI 模型的移植、部署与适配(含模型转换、算子适配、量化等环节),保障端到 端精度与性能; 针对不同模型开展系统性的精度对齐与性能调优,沉淀部署效果分析方法论。

3. 03

   运行时部署工程开发 搭建基于 Python 或 C++ 的模型运行时工程,开展正确性验证与性能优化; 基于 NPU+CPU+VPU+FPGA 异构 AI 芯片,完成软硬件联调、性能优化、问题定位与闭环。

4. 04

   AI 应用解决方案设计与开发 面向垂直领域设计并落地 AI 解决方案; 基于多种硬件链路与多种操作系统(Ubuntu、Baremetal、FreeRTOS 等),完成落地软件工程开发。

5. 05

   部署流程的 Agent 技能编排与经验沉淀 结合 AI 智能体工具,将模型移植、部署、精度/耗时分析、量化调优、上板调试等环节编排为可复用的 Agent Skill 与自动化工作流; 持续迭代与维护团队部署技能库,沉淀部署最佳实践、常见问题与解决方案至知识库,形成标准作业流程(SOP),提 升团队整体交付效率

必备

1. 01

   本科及以上学历,计算机、电子信息、自动化、人工智能等相关专业;

2. 02

   熟练掌握 Python,熟悉 C/C++ 开发;

3. 03

   熟悉 CV、强化学习、大模型等方向主流算法,具备 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架的实践经验;

4. 04

   熟悉嵌入式应用开发,了解 Linux、裸机、实时操作系统(RTOS)等开发环境;

5. 05

   熟练使用 AI 编程助手开展工程开发,具备 Agent Skill 开发与工作流编排能力,能将模型部署流程沉淀为可复用的 技能资产;

6. 06

   积极主动、责任心强,具备快速学习能力、团队协作意识与细节把控能力。

加分项

7. 07

   有主流 AI 芯片(NPU/GPU/FPGA 等)模型部署经验;

8. 08

   熟悉 FPGA、PSoC 等相关背景知识;

9. 09

   有部署技能库、知识库建设经验,或主导过团队经验沉淀与效率提升专项