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岗位职责
一、端智能算法与开发
1. 负责在终端设备(如手机、IoT 设备、边缘服务器)上进行 AI 模型的设计、优化及部署工作,涉及模型压缩技术(包括量化、剪枝、知识蒸馏)和动态推理等方向;
2. 实现跨平台(Android/iOS/嵌入式 Linux/鸿蒙)AI 应用开发,提升模型与硬件(GPU/NPU/CPU)间的协同效率,优化运行性能、功耗表现与内存使用。

二、系统架构与协同
1. 构建端侧智能系统的全流程解决方案(涵盖模型训练、部署与更新),设计端与云协同的系统架构;
2. 主导边缘计算节点与终端设备之间的联合优化,包含任务分发策略、资源调度机制以及低延迟服务架构设计。

三、问题解决与技术创新
1. 攻克终端部署过程中因芯片类型、操作系统版本差异带来的兼容性难题,持续优化主流推理框架(如 TFLite/MNN/ONNX Runtime)的适配能力;
2. 关注行业前沿技术发展(如联邦学习、自监督学习、异构计算),推进新技术在实际业务场景中的验证与落地。

四、跨团队协作
1. 与算法、硬件、产品等相关团队紧密配合,保障端侧智能方案的高效实施;
2. 参与技术方案评审,完成技术文档编写,并推动团队内部的技术交流与知识沉淀。

任职资格
一、基础要求
1. 具备本科及以上学历,专业方向为计算机、人工智能、电子信息等相关领域;
2. 掌握常见机器学习模型(如 CNN/RNN/Transformer),熟练使用 Python/C++/Java 等编程语言;
3. 拥有终端平台开发经验(如 Android NDK、iOS Metal、嵌入式系统开发)或具备模型压缩相关技术背景。

二、核心能力
1. 算法与开发:熟悉主流端侧推理引擎(如 TFLite/MNN/NCNN),掌握模型量化、剪枝等优化方法;
2. 系统与架构:了解边缘计算平台(如 K3s/Istio)、分布式系统基本原理,具备一定的系统架构设计能力;
3. 硬件与优化:理解 GPU/NPU/DSP 等硬件架构特性,能运用性能分析工具(如 Perfetto/Instruments)或掌握异构计算技术(如 CUDA/TVM)。

三、加分项
1. 具备自动驾驶、智能家居、AR/VR 等领域中端侧智能应用的实际项目经验;
2. 曾参与开源项目贡献(例如 TensorFlow Lite)。
2026-05-21 12:25
IP属地:广东广州

职位福利

硕士5-10年大模型算法C/C++JavaPython算法工程化经验边缘计算模型压缩端云协同端智能
企业发布信息图
中国联合网络通信有限公司广州软件研究院
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