图像算法工程师（AI基础设施方向）

岗位职责 1. 负责部门的基模型（权重统一，4bit，核心架构定案）方案研究与开发； 2. 负责低比特量化、稀疏化等方案在核心业务场景上的方案设计与落地； 3. 负责AI基础设施建设与软硬一体化方案实施； 4. 负责MLIR工具链方案的研究，对接厂商未来AI部署工具，针对业务实施计算图构建； 5. 负责端云芯的多厂商架构评估与软硬件设计，实施算力综合规划，降低端云算力的长期综合成本。 任职要求 1. 学历背景：计算机科学、人工智能、电子信息、自动化、数学、模式识别等相关专业，本科及以上学历，硕士及以上优先。 2. 工作经验：3年及以上图像算法、大模型训练相关工作经验，有终端设备AI算法研发、图像大模型训练落地经验者优先。 3. 专业技能： ◦ 理解深度学习基础理论，深入理解Transformer、CNN等核心网络架构，熟练掌握图像分类、检测、分割、生成、增强等经典计算机视觉算法。 ◦ 熟练使用PyTorch/TensorFlow/MXNet等至少一种主流深度学习框架，具备大规模图像大模型预训练、微调、优化实战经验。 ◦ 精通Python编程，熟悉C/C++编程，掌握数据处理、模型训练相关工具与库，具备扎实的代码工程能力与问题排查能力。 ◦ 熟悉图像数据处理流程，掌握数据清洗、增强、标注、筛选等方法，具备大规模图像数据集构建与管理能力。 ◦ 了解端侧AI部署流程，熟悉模型量化、蒸馏、剪枝等轻量化技术，了解NCNN/TNN/MNN等端侧推理引擎者优先。 ◦ 熟悉大模型训练加速技术，掌握分布式训练、混合精度训练等方法，能高效完成大规模模型训练任务。 4. 项目经验：有完整的图像大模型训练、端侧落地项目经验，参与过手机影像AI、智能视觉、多模态图像交互等相关项目者优先；有顶会论文、相关专利、知名开源项目贡献者优先。 5. 综合素质：具备良好的逻辑思维、技术调研与创新能力，善于解决复杂技术问题；具备较强的团队协作、沟通表达与项目推进能力；对终端产品图像算法领域有浓厚兴趣，具备较强的学习能力与责任心。