模型部署工程师

职位描述

1. 深入研究模型压缩与优化前沿技术，持续探索并跟进如 TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO 等不同深度学习推理和加速框架的最新进展，通过模型剪枝、量化、蒸馏等技术手段，实现模型轻量化与性能优化，提升模型在各类硬件平台上的推理效率；

2. 负责感知、规划、端到端无人驾驶等深度学习算法在嵌入式设备、边缘计算平台（OrinX, J6等）及云端服务器的全流程部署工作，包括环境搭建、模型转换、性能调优，确保算法在实际应用场景中高效、稳定运行；

3. 与算法研发团队紧密协作，参与 AI 模型的设计与开发阶段，从部署可行性角度提供专业建议，推动算法模型与工程实践的深度融合；

4. 针对部署过程中出现的问题，进行系统性的故障排查与性能分析，提出有效的解决方案，保障 AI 系统的可靠性与稳定性。同时，积极关注行业动态，探索新的技术和方法，为公司 AI 项目的持续优化提供技术支持。

任职要求

1. 教育背景：计算机科学与技术、电子信息、人工智能等相关专业本科及以上学历；

2. 编程能力：具备扎实的 C++、Python 开发能力，能够熟练运用两种语言进行复杂业务逻辑的实现与系统开发；

3. 深度学习框架：熟练掌握 Pytorch 深度学习框架，熟悉其底层原理与高级特性，能够灵活运用框架实现模型的训练、调试与部署；

4. 技术实践：精通深度学习模型的蒸馏、剪枝、量化等优化技术，拥有实际项目开发经历，能够将理论知识应用于实践，解决实际工程问题；

5. 加分项：具备 CUDA 开发经验，能够充分发挥 GPU 并行计算能力，加速模型推理；拥有 Transformer 相关深度学习模型部署经验，熟悉其架构特点与部署要点者优先考虑；

6. 其他能力：具备良好的团队协作精神、沟通能力和问题解决能力，能够在跨部门协作中高效推进项目；对新技术保持敏锐的洞察力和学习热情，能够快速掌握并应用新兴的 AI 部署技术。