商汤MIG-算法研究工程师

任职要求

1. 扎实的计算机视觉基础，熟悉主流 CV 模型（如分类、检测、分割、OCR、多模态等）的原理与实现。
2. 熟悉大模型（LLM、VLM）原理与部署，有轻量化与推理加速经验者优先。
3. 精通 Python、C++，熟悉深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime 等）。
4. 有端侧芯片（如 Qualcomm、MTK、海思、地平线、寒武纪、NVIDIA Jetson、RK 等）部署经验，熟悉其 SDK/推理引擎。
5. 熟悉模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）、算子优化、混合精度训练与推理等技术。
6. 较强的分析与解决问题能力，能够独立定位端侧性能瓶颈并提出优化方案。
7. 良好的团队合作与沟通能力，能够在多部门协作环境中高效推进项目。

加分项：
• 熟悉 ARM 架构优化、SIMD/NEON 指令集或 CUDA/OpenCL 编程。
• 有多平台（Android/Linux/RTOS）部署与调试经验。
• 熟悉机器学习编译框架（如 TVM、TensorRT、OpenVINO、AITemplate 等），有过模型编译与优化的经验。
• 熟悉边缘计算系统（如多摄像头、多传感器融合）的工程实现。
• 有真实商业化落地案例（如摄像头、机器人、可穿戴设备、车载系统等）。
• 对低功耗设计、内存优化有实战经验。

工作职责

1. 负责端侧AI 模型的优化、部署与性能调优，包括但不限于计算机视觉模型与大模型（LLM、VLM等）。
2. 基于不同端侧芯片（NPU、GPU、DSP、FPGA 等）进行模型适配和部署，实现高性能、低功耗推理。
3. 研究与实现模型压缩、量化、剪枝、蒸馏等技术，提高模型在端侧的运行效率与内存利用率。
4. 跟踪前沿算法与端侧硬件技术发展，探索新型架构与优化方法。
5. 与算法、芯片、软件团队紧密协作，完成从模型训练到端侧落地的全链路优化。