岗位职责： 5. 模型优化与部署：负责 AI 模型的端侧部署优化，包括模型量化、裁剪、蒸馏等技术，提升模型在机器人的嵌入式边缘计算硬件上的推理速度与效率，降低资源消耗； 6. 异构硬件适配与优化：在异构的硬件平台（如 ARM、GPU、NPU 等），利用 TensorRT、ONNX Runtime、TFLite、MNN、NCNN 等框架实现推理加速，确保模型在多场景下的稳定性与兼容性。 7. 性能调优与工程化：通过多进程 / 线程优化、内存管理、计算图优化等技术，结合 CUDA、NEON 等底层优化工具，提升端侧推理性能；参与模型部署流程的持续优化，推动自动化部署工具链建设。 4、算法协同与测试：与算法团队紧密合作，完成模型转换、自定义算子开发及推理效果调优；在真实硬件平台上进行算法部署测试，分析并解决性能瓶颈问题。 5、技术文档与创新：编写技术文档、研究报告，总结优化经验；跟踪 AI 部署领域的前沿技术，探索新技术在端侧的应用，推动技术创新与落地。 6、完成上级交办的其他任务。 任职要求： 1、计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的算法与数据结构基础。 2、编程与工具：精通 C/C++、Python 等编程语言，熟悉至少一种深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）；熟练使用 TensorRT、TFLite、NCNN 等部署工具，具备模型量化、压缩的实战经验。 3、熟悉 ARM、Intel x86 等硬件架构，了解 Linux 系统及常用脚本工具；具备 CUDA、OpenCL 等并行计算开发经验者优先 4、项目经验：具有 2 年以上端侧模型部署经验，参与过至少 1 个完整的 AI 模型端侧优化项目；熟悉自动驾驶、机器人、智能硬件等领域者优先。 5、具有良好的团队合作精神和沟通能力，能够与不同部门的人员进行有效的协作。 6、具备较强的学习能力和创新能力，能够快速掌握新技术和新知识，并应用到实际工作中。 7、具有较强的问题解决能力和抗压能力，能够在复杂的工作环境中独立解决问题。