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主要工作內(nèi)容：

?模型量化與壓縮：

?開發(fā)并實現(xiàn)前沿技術(shù),，對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行量化和壓縮,，以優(yōu)化模型在嵌入式芯片上的性能。

?基于實驗依據(jù)在模型精度,、大小和推理速度之間做權(quán)衡,，給出優(yōu)化方向。

?在后訓(xùn)練量化（Post-training Quantization）,、量化感知訓(xùn)練（Quantization-Aware Training）以及剪枝（Pruning）等領(lǐng)域有深入理解,。

?嵌入式系統(tǒng)部署：

?調(diào)整并部署深度學(xué)習(xí)模型至嵌入式平臺，確保硬件資源的高效利用,。

?針對特定硬件加速器優(yōu)化模型耗時,。

?性能分析：

?對模型進(jìn)行性能分析，識別瓶頸并實施策略,，提升實時推理能力,。

?使用工具和框架調(diào)試和優(yōu)化嵌入式設(shè)備上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。

?學(xué)歷背景：

計算機(jī)科學(xué),、電氣工程或相關(guān)領(lǐng)域的碩士及以上學(xué)位,。

?工作經(jīng)驗：

至少5年深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)驗，尤其在模型量化與壓縮方面,。

?技術(shù)技能：

?熟練掌握 Python 和 C++,。

?熟悉 PyTorch 和 TensorFlow 等深度學(xué)習(xí)框架。

?在后訓(xùn)練量化和量化感知訓(xùn)練技術(shù)方面有豐富實踐經(jīng)驗,。

?掌握剪枝,、知識蒸餾和低秩分解等模型壓縮技術(shù)。

?深刻理解嵌入式系統(tǒng)限制及GPU,、NPU等硬件加速器的應(yīng)用經(jīng)驗,。

?領(lǐng)域知識：

?有自動駕駛行業(yè)經(jīng)驗者優(yōu)先。

?熟悉ADAS系統(tǒng)和感知算法優(yōu)先,。

?加分項：

?有使用 NVIDIA TensorRT,、TVM 或 PyTorch FX 等優(yōu)化工具的經(jīng)驗。

?了解實時系統(tǒng)與嵌入式軟件開發(fā),。

?在地平線芯片或者高通芯片部署過模型