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【岗位职责】 ·负责将计算机视觉、目标检测等AI算法高效部署至无人机边缘设备（如Jetson、ARM、RK等平台）； ·深度参与算法工程化落地，完成模型转换、加速优化、量化处理及端侧部署工作； ·针对边缘计算硬件特性，优化算法在推理速度、内存占用、功耗等方面的表现； ·协同推进算法与飞控系统、任务系统的融合，支撑自主巡检、智能识别等功能实现； ·持续监控算法运行效果与部署稳定性，迭代优化端上模型与系统性能表现。 【技能要求】 扎实的C++开发能力（具备3年以上工程实践，熟练掌握C++11/14/17标准） ·精通多线程编程与内存管理机制 ·具备嵌入式系统或高性能计算开发经验（熟悉ARM、x86架构优化者优先） ·有CUDA/OpenCL并行计算开发经验者优先考虑 具备算法部署实战经验 ·熟练使用TensorRT、ONNX、NCNN等模型部署框架 ·掌握模型量化技术（如INT8/FP16）、剪枝与知识蒸馏等优化手段 ·可独立完成从模型转换、性能优化到最终部署的完整流程 良好的工程化素养 ·熟悉Linux开发环境，熟练编写Shell与Python脚本 ·掌握Bazel、CMake等构建工具，具备编译流程与依赖管理优化能力 ·具有系统级性能调优经验（熟悉perf、VTune、gdb等调试分析工具）

岗位职责： 1、超大模型训练的功能研发：承担超大模型训练任务核心功能的设计与实现，涵盖多种强化学习（RL）算法，具备应对超大规模集群与复杂模型结构的技术能力 2、国产化平台适配与优化：推进超大模型训练任务在国产平台的适配工作，实施深度性能优化，结合平台特性开展内存、计算及通信层面的专项调优，攻克国产平台运行中的各类技术难题，保障训练过程的稳定性与可扩展性 3、主流大模型任务研发与优化：负责自然语言处理、计算机视觉、多模态等领域的主流大模型任务，在国产及非国产平台上完成功能开发、适配优化及应用支持 任职要求： 1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习、软件工程等相关专业优先考虑 2、熟练掌握PyTorch框架，具有扎实的深度学习模型训练与优化经验，熟悉主流开源大模型训练框架如DeepSpeed、Megatron-LM、Colossal-AI等 3、精通大模型训练中各类并行策略（如数据并行、模型并行、流水线并行、ZeRO等），具备实际项目优化经验者优先 4、理解主流深度学习模型架构，特别是Transformer及其衍生结构，拥有相关模型训练与调优实践经验 5、熟练使用Python，具备良好的编程能力，能够编写高效、结构清晰且易于维护的代码 6、了解国产硬件平台的体系结构与运行特性，有在国产平台上开展深度学习模型训练与性能优化的实际经历 7、熟悉国产化

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主要从事三网以及运营商