地平线智能驾驶模型部署工程师
社招全职3年以上算法序列地点：北京 | 南京 | 上海 | 苏州状态：招聘♡ 收藏
工作描述
任职要求 1、本科以上学历，计算机科学或电子工程相关专业，3年以上工作经验； 2、有扎实的coding能力，熟练使用python和C++，有良好的代码风格，熟悉软件开发流程； 3、熟悉ONNX/TensorRT/Triton/CUDA等推理优化技术，有算子开发及性能优化经验者优先； 4、熟悉模型推理框架，如TensorRT-LLM、llama.cpp、MNN-LLM等，了解LLM推理链路； 5、熟悉…
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包括英文材料
学历+
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
ONNX+
https://github.com/onnx/tutorials
Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard format for representing machine learning models.
[英文] Introduction to ONNX
https://onnx.ai/onnx/intro/
This documentation describes the ONNX concepts (Open Neural Network Exchange).
TensorRT+
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/latest/getting-started/quick-start-guide.html
This TensorRT Quick Start Guide is a starting point for developers who want to try out the TensorRT SDK; specifically, it demonstrates how to quickly construct an application to run inference on a TensorRT engine.
Triton Inference Server+
https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/user-guide/docs/index.html
Triton Inference Server is an open source inference serving software that streamlines AI inferencing.
CUDA+
https://developer.nvidia.com/blog/even-easier-introduction-cuda/
This post is a super simple introduction to CUDA, the popular parallel computing platform and programming model from NVIDIA.
https://www.youtube.com/watch?v=86FAWCzIe_4
Lean how to program with Nvidia CUDA and leverage GPUs for high-performance computing and deep learning.
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