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1-3年硕士嵌入式软件工程师
主要职责：
1. AI模型嵌入式部署全流程：
负责将训练完成的深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）通过剪枝、量化、蒸馏等手段进行轻量化处理，并转换为适用于嵌入式设备运行的格式（如TFLite、ONNX、自定义格式）。
2. 高性能推理引擎集成与优化：
在主流嵌入式平台（如ARM Cortex-A/M、NPU、GPU）上，完成高性能推理引擎（如TensorFlow Lite Micro、NCNN、TVM、ARM NN）的集成与调优，充分释放硬件计算潜力。
3. 嵌入式AI系统架构设计：
构建低功耗、高实时性的AI系统框架，统筹管理模型调度、数据流传输与计算资源分配，保障系统长期稳定运行。
4. 软硬件协同优化：
与硬件团队密切配合，参与芯片选型（如集成NPU的SoC），并依据硬件特性（内存层级结构、缓存机制、专用指令集）开展底层代码优化（如NEON指令、DSP加速）。
5. 端侧数据处理流水线开发：
搭建高效的传感器数据采集、预处理及后处理流程，确保输入数据质量并准确解析模型输出结果。
6. 技术选型与评估：
跟踪嵌入式AI领域新技术发展，评估新型AI芯片、工具链和解决方案，为产品技术路线提供决策依据。
职位要求
必备条件：
1. 学历与专业：
计算机科学、电子工程、自动化等相关专业硕士及以上学历。
2. 经验背景：
· 具备2年以上嵌入式Linux或RTOS开发经验。
· 至少主导或深度参与1个完整的嵌入式AI项目，实现AI模型在终端设备的实际部署。
3. 核心技术能力：
· 精通C/C++，具备良好的编程功底和性能优化经验。
· 熟练掌握Python，能使用PyTorch或TensorFlow进行模型验证与格式转换。
· 深刻理解深度学习模型的计算特点与内存访问规律。
· 熟悉至少一种嵌入式AI推理引擎，并有实际集成与性能调优经历。
· 掌握基础嵌入式开发技能，包括交叉编译、驱动调试、Git版本控制等。
4. 个人素质：
具备强烈的学习意愿、优秀的分析解决问题能力以及良好的跨团队协作意识，热衷于在资源受限条件下实现技术创新。
优先考虑条件：
1. 有在超低功耗MCU上部署微型机器学习模型的实际项目经验。
2. 掌握模型压缩与加速技术的原理与实践，如INT8量化、权重剪枝、知识蒸馏等。
3. 具备以下平台开发经验：
· 集成NPU/APU的SoC：如NVIDIA Jetson、Rockchip RK系列、海思、晶晨等。
4. 有计算机视觉等AI应用方向的项目实践经验。
5. 熟悉TVM等模型编译框架，具备自定义算子开发或图优化能力者优先。
6. 了解嵌入式系统功耗分析与优化策略。
职位总结围绕职位描述，归纳工作内容、招聘要求
吴女士IP：四川成都
成都麟通科技有限公司
·人事经理
成都
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