小米端侧AI架构师
社招全职10年以上A169465地点:北京状态:招聘
任职要求
职位要求
1. 硬性条件
* 硕士及以上学历,计算机/电子工程/人工智能相关专业,10年以上AI系统研发经验;
* 精通C++/Python,具备端侧AI框架(TensorRT/MNN/TFLite等)的二次开发能力,熟悉ONNX模型转换工具链;
* 主导过至少3个百万级设备部署的端侧AI项目,在模型小型化、硬件适配等领域有成功案例;
2. 核心能力
* 深入理解CNN/Transformer等网络结构,掌握动态计算图优化、算…登录查看完整任职要求
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工作职责
职位描述
1. 端侧AI系统架构设计
* 主导智能终端(手机/物联网设备/车载系统等)的AI算法架构设计,优化模型在ARM/NPU/DSP等异构计算平台的部署性能;
* 构建端侧AI推理引擎,实现低延迟、高能效的模型运行,推动TensorRT-LLM、MNN等框架的深度定制化开发;
2. 资源优化
* 建立端侧AI算力-功耗-内存的综合评估体系,通过模型压缩(量化/剪枝/蒸馏)、异构计算调度等技术实现资源开销优化;
* 制定端侧AI系统的全生命周期成本控制策略,平衡算法精度与硬件资源消耗;
3. 技术战略规划
* 主导前沿技术预研,包括端云协同计算、边缘智能体(Edge Agent)架构设计,推动技术成果专利化;
* 搭建跨部门协作机制,对接芯片厂商、算法团队及产品部门,确保技术方案商业化落地;包括英文材料
学历+
C+++
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LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
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.
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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.
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.
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社招5年以上研发类
一、端侧AI系统架构设计 1、主导智能终端(手机/物联网设备/车载系统等)的AI硬件架构设计,优化模型在ARM/NPU/DSP等异构计算平台的部署性能; 2、 构建端侧AI推理引擎,实现低延迟、高能效的模型运行硬件方案和系统架构; 二、资源优化 1、建立端侧AI算力-功耗-内存的综合评估体系,通过模型压缩(量化/剪枝/蒸馏)、异构计算调度等技术实现资源开销优化; 2、制定端侧AI系统整体解决方案的成本控制策略,平衡算法精度与硬件资源消耗; 三、技术战略规划 1、 主导前沿技术预研,包括近存、存内、边缘计算等技术方向的技术预研,推动技术成果专利化; 2、 搭建跨部门协作机制,对接芯片厂商、算法团队及产品部门,确保技术方案商业化落地。
更新于 2025-06-05北京
社招3年以上技术类-综合
1. 系统级技术方案设计 • 主导消费级 AI 硬件产品(AI 玩具 / AI 眼镜 / AR 眼镜 / 智能耳机)技术架构,整合 AI 算法、硬件平台、传感器与交互逻辑 • 制定 0→1→ 量产的完整技术路径,平衡性能、功耗、成本与用户体验(例:99 元 AI 玩具 BOM 控制、10 h 续航方案) 2. 跨领域技术整合 • 协调算法、硬件、供应链、工业设计团队,解决技术冲突(例:高精度视觉算法 vs 低功耗芯片限制) • 设计端侧 AI 部署方案(TensorFlow Lite / ONNX Runtime),优化大模型量化、蒸馏等压缩策略 3. 市场与技术趋势洞察 • 研究消费电子前沿(TinyML、AR 光学模组、SLAM 算法),推动创新落地 • 分析竞品技术方案,制定差异化竞争策略
更新于 2025-09-08上海
