实习-嵌入式AI安全模型开发

1. 使用半监督 / 自监督学习应对安全场景标注数据稀缺问题； 2. 执行量化（INT8/INT4）、剪枝、知识蒸馏，将模型压缩至车端可运行规模； 3. 使用 TensorRT、ONNX Runtime、TVM 等推理引擎进行模型转换与加速； 4. 设计模型输出的置信度校准与安全降级策略（fallback logic）。 【任职要求】 1. 计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业，硕士及以上； 2. 嵌入式 AI 或智能辅助驾驶感知算法开发经验，有量产项目经验优先； 3. 精通 PyTorch / TensorFlow，熟悉目标检测、语义分割、时序模型等主流架构； 4. 熟练使用 C/C++，了解嵌入式 Linux / RTOS，有 ARM/DSP 平台开发经验； 5. 掌握 TensorRT / ONNX Runtime / TVM 等至少一种推理加速工具链； 6. 有 SIL / HIL 测试经验，了解边界场景设计和对抗鲁棒性评估方法。