广州·黄埔区
职位详情
1. 岗位概述
本岗位聚焦端智能相关技术的研发统筹与落地实施，致力于推动端智能项目的技术突破，保障端智能技术在多平台、多场景下的高效应用与持续创新。
2. 岗位职责
（一）端侧智能系统架构设计与开发
掌握多平台（Android/iOS/嵌入式 Linux / 鸿蒙）AI 应用开发能力，重点关注性能、功耗及内存占用的调优，尤其需具备移动端三端 native 开发经验。
熟悉 Python 与 C/C++ 扩展开发技术。
负责终端设备（手机、IoT 设备、边缘服务器等）上 AI 模型的设计、优化与部署工作，熟练使用模型压缩技术（如量化、剪枝、蒸馏），确保模型在资源受限环境下稳定高效运行。
（二）系统架构与协同
规划并设计端智能系统的全链路技术方案，覆盖模型训练、部署、迭代更新等环节，构建合理的端云协同架构。
主导边缘计算与终端间的协同优化，包括任务分发、资源调度、低延迟服务架构设计等内容，提升系统整体运行效能。
（三）问题解决与技术创新
解决端侧部署过程中因芯片差异、操作系统版本不同带来的兼容性问题，深入优化主流推理框架（如 TFLite/MNN/ONNX Runtime 等），尤其需具备端侧推理引擎的开发与调优能力，能够开展算子融合、内存池管理、缓存策略优化、异构计算等底层优化工作，以提高推理效率并降低能耗。
持续关注前沿技术动态（如联邦学习、自监督学习、异构计算），积极推动其在端智能场景中的实际应用与技术创新，具备将新兴技术融入工程项目的能力。
（四）跨团队协作
联动算法、硬件、产品等团队，保障端智能解决方案的顺利实施，结合各团队专业视角推进项目进展。
积极参与技术评审、文档编写及内部知识传递活动，助力团队技术能力的整体提升。
3. 项目经验
具备在移动端集成 Python 解释器的实际项目经历。
具备针对安卓、iOS、鸿蒙平台构建和适配 Python 包的实践经验。
拥有 MNN 等端侧神经网络推理引擎的应用经验。
具备端侧模型优化实践（如模型量化、剪枝、轻量级部署）。
4. 加分项
有大型互联网企业工作经验，熟悉大厂技术流程与工程规范者优先。
具备自动驾驶、智能家居、AR/VR 等领域端智能落地经验，可将多场景实践迁移至当前业务。
曾参与开源项目（如 MNN），具备开源社区协作与开发经验。
本岗位聚焦端智能相关技术的研发统筹与落地实施，致力于推动端智能项目的技术突破，保障端智能技术在多平台、多场景下的高效应用与持续创新。
2. 岗位职责
（一）端侧智能系统架构设计与开发
掌握多平台（Android/iOS/嵌入式 Linux / 鸿蒙）AI 应用开发能力，重点关注性能、功耗及内存占用的调优，尤其需具备移动端三端 native 开发经验。
熟悉 Python 与 C/C++ 扩展开发技术。
负责终端设备（手机、IoT 设备、边缘服务器等）上 AI 模型的设计、优化与部署工作，熟练使用模型压缩技术（如量化、剪枝、蒸馏），确保模型在资源受限环境下稳定高效运行。
（二）系统架构与协同
规划并设计端智能系统的全链路技术方案，覆盖模型训练、部署、迭代更新等环节，构建合理的端云协同架构。
主导边缘计算与终端间的协同优化，包括任务分发、资源调度、低延迟服务架构设计等内容，提升系统整体运行效能。
（三）问题解决与技术创新
解决端侧部署过程中因芯片差异、操作系统版本不同带来的兼容性问题，深入优化主流推理框架（如 TFLite/MNN/ONNX Runtime 等），尤其需具备端侧推理引擎的开发与调优能力，能够开展算子融合、内存池管理、缓存策略优化、异构计算等底层优化工作，以提高推理效率并降低能耗。
持续关注前沿技术动态（如联邦学习、自监督学习、异构计算），积极推动其在端智能场景中的实际应用与技术创新，具备将新兴技术融入工程项目的能力。
（四）跨团队协作
联动算法、硬件、产品等团队，保障端智能解决方案的顺利实施，结合各团队专业视角推进项目进展。
积极参与技术评审、文档编写及内部知识传递活动，助力团队技术能力的整体提升。
3. 项目经验
具备在移动端集成 Python 解释器的实际项目经历。
具备针对安卓、iOS、鸿蒙平台构建和适配 Python 包的实践经验。
拥有 MNN 等端侧神经网络推理引擎的应用经验。
具备端侧模型优化实践（如模型量化、剪枝、轻量级部署）。
4. 加分项
有大型互联网企业工作经验，熟悉大厂技术流程与工程规范者优先。
具备自动驾驶、智能家居、AR/VR 等领域端智能落地经验，可将多场景实践迁移至当前业务。
曾参与开源项目（如 MNN），具备开源社区协作与开发经验。
2026-07-10 14:28
IP属地：广东广州
职位福利
硕士5-10年C/C++Java边缘计算大模型算法算法工程化经验端智能模型压缩端云协同Python
中国联合网络通信有限公司广州软件研究院
不需要融资 · 1000-9999人
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