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一、岗位职责
1、负责在终端设备(手机、IoT 设备、边缘服务器等)上进行 AI 模型的设计、优化与部署,涉及模型压缩技术(如量化、剪枝、知识蒸馏)及动态推理方法;
2、开发适用于多平台(Android/iOS/嵌入式 Linux/鸿蒙)的 AI 应用,实现模型与硬件资源(GPU/NPU/CPU)的高效协同,提升运行性能,降低功耗与内存消耗;
3、设计端侧智能系统的全流程解决方案,涵盖模型训练、部署更新机制,并规划端与云协同工作的架构体系;
4、主导边缘计算节点与终端设备间的联合优化,包括任务分发策略、资源调度管理以及低延迟服务架构设计;
5、解决模型在不同芯片平台和系统版本中的兼容性问题,对主流推理框架(如 TFLite/MNN/ONNX Runtime 等)进行调优适配;
6、持续关注前沿技术方向(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;
7、与算法、硬件及产品团队紧密协作,保障端侧智能方案的顺利实施与交付;
8、参与技术方案评审,撰写相关技术文档,并推动团队内部的技术交流与知识沉淀。

二、任职资格
1、基础要求
(1)优先考虑本科及以上学历,计算机、人工智能、电子信息等相关专业背景;
(2)掌握常见机器学习模型(CNN/RNN/Transformer 等),熟练使用 Python/C++/Java 至少一种编程语言;
(3)具备终端平台开发经验(如 Android NDK、iOS Metal、嵌入式系统开发)或熟悉模型压缩相关技术者优先。

2、核心能力
(1)算法与开发:熟悉主流端侧推理框架(TFLite/MNN/NCNN 等),掌握模型量化、剪枝等优化手段;
(2)系统与架构:了解边缘计算生态(如 K3s/Istio),理解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:熟悉 GPU/NPU/DSP 等硬件架构,能使用性能分析工具(如 Perfetto/Instruments)或掌握异构计算技术(如 CUDA/TVM)。

3、加分项
(1)有自动驾驶、智能家居、AR/VR 等领域中端侧智能应用落地经验者优先;
(2)曾参与开源项目(如 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、ONNX)代码贡献者优先;
(3)熟悉低功耗设计方法,具备 ARM 架构层面的性能优化经验。
2026-08-14 15:00
IP属地:广东广州

职位福利

本科5-10年机器学习深度学习大模型算法算法工程化经验通信算法强化学习优秀开源项目经历Python
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