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- 图像视觉深度学习模型
- 算法性能优化
- ONNX、OpenVino、
1. 负责在服务器端、移动端，针对不同硬件架构（ARM CPU, GPU, DSP），对CV、NLP等算法在底层架构层面进行设计及优化，提高算法性能；
2. 负责常见深度学习模型的量化、剪枝、NAS等模型压缩算法的研究与落地；
3. 负责常见推理加速技术的探索和落地，包括但不限于网络架构、基本算子、模型推理框架等；
4. 与算法研发人员一起合作进行前沿算法性能提升与产品化；
应聘要求
1. 硕士及以上学历，该方向工作经验3年以上；
2. 精通C/C++/python等编程语言，有较强编程功底，熟悉多核多线程开发；
3. 熟悉常见的深度学习训练推理框架，了解主流框架的底层实现原理；
4. 熟悉常用的深度学习模型推理加速方法，熟悉模型部署优化，如量化、压缩、剪枝等；
5. 对ONNX、OpenVino、TensorRT、NCNN等推理或加速框架熟悉者优先；
6. 具有良好的自我驱动力、创新能力、团队协作能力、沟通能力和抗压能力。
加分项：
1. 具有CUDA编程经验，在CUDA层面进行过相关的优化设计与实现；
2. 对tensorflow、pytorch中常用算子的底层实现有相关优化经历；
3. 有图像、视觉相关方向深度学习模型端侧部署优化项目经验
认证资质
高女士
竞争力分析
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更新于：2024-05-27
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