成都·武侯区
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工作职责
1.负责将SLAM和感知团队训练的PyTorch/ONNX模型（如车牌识别LPR、语义分割）移植到嵌入式平台。利用TensorRT进行推理加速，确保关键算法满足实时性要求。
2.实施PTQ（训练后量化）和QAT（感知量化训练），将FP32模型压缩至INT8。与SLAM工程师配合，在保证定位精度的前提下，大幅降低显存占用和功耗。
3.针对工具链不支持的特殊网络层，利用AI工具辅助编写高性能的CUDAKernel或C++实现。
4.监控边缘端的GPU/CPU/内存占用，通过多流（Multi-stream）优化和内存管理，确保视觉识别与激光SLAM不发生资源抢占，保障系统稳定性。
任职资格
1.计算机、电子信息相关专业统招本科及以上学历。
2.精通TensorRT工具链，熟悉ONNXRuntime。有实际将模型部署在Jetson平台的量产经验。
3.精通C++/CUDA编程。具备AI辅助开发能力，能利用AI将Python推理代码快速重构为高性能C++推理代码。
4.熟悉主流量化策略，能独立分析并解决量化带来的精度损失问题（如某层激活分布不均导致的溢出）。
5.理解ROS2节点机制，能够将优化后的推理引擎封装为标准的ROS节点，并支持零拷贝（Zero-copy）图像传输。
1.负责将SLAM和感知团队训练的PyTorch/ONNX模型（如车牌识别LPR、语义分割）移植到嵌入式平台。利用TensorRT进行推理加速，确保关键算法满足实时性要求。
2.实施PTQ（训练后量化）和QAT（感知量化训练），将FP32模型压缩至INT8。与SLAM工程师配合，在保证定位精度的前提下，大幅降低显存占用和功耗。
3.针对工具链不支持的特殊网络层，利用AI工具辅助编写高性能的CUDAKernel或C++实现。
4.监控边缘端的GPU/CPU/内存占用，通过多流（Multi-stream）优化和内存管理，确保视觉识别与激光SLAM不发生资源抢占，保障系统稳定性。
任职资格
1.计算机、电子信息相关专业统招本科及以上学历。
2.精通TensorRT工具链，熟悉ONNXRuntime。有实际将模型部署在Jetson平台的量产经验。
3.精通C++/CUDA编程。具备AI辅助开发能力，能利用AI将Python推理代码快速重构为高性能C++推理代码。
4.熟悉主流量化策略，能独立分析并解决量化带来的精度损失问题（如某层激活分布不均导致的溢出）。
5.理解ROS2节点机制，能够将优化后的推理引擎封装为标准的ROS节点，并支持零拷贝（Zero-copy）图像传输。
2026-08-18 12:26
IP属地：四川
职位福利
本科3-5年SLAM算法融合感知算法C/C++算法工程化经验
成都宜泊信息科技有限公司
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