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崗位職責(zé)
負責(zé)基于 YOLO 系列（v5/v7/v8 等）的圖像識別算法研發(fā)與優(yōu)化，包括目標(biāo)檢測、分類、分割等任務(wù)，提升模型在復(fù)雜場景下的精度與速度；
主導(dǎo)算法在 RK3588 平臺的嵌入式部署，基于 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）進行模型轉(zhuǎn)換、量化壓縮與推理優(yōu)化，確保算法在邊緣端高效運行；
用 C++ 重構(gòu)現(xiàn)有 Python 算法工程，優(yōu)化代碼結(jié)構(gòu)與內(nèi)存管理，適配嵌入式 Linux 系統(tǒng)，提升算法執(zhí)行效率與穩(wěn)定性；
參與算法與硬件的協(xié)同調(diào)試，解決模型部署過程中的兼容性、性能瓶頸等問題，輸出可量產(chǎn)的工程化方案；
跟蹤行業(yè)前沿技術(shù)（如輕量級模型、NPU 加速技術(shù)等），推動團隊技術(shù)迭代與創(chuàng)新。
任職要求
本科及以上學(xué)歷，計算機、電子、自動化、人工智能等相關(guān)專業(yè)，3 年以上圖像識別算法研發(fā)或嵌入式部署經(jīng)驗；
精通圖像識別基礎(chǔ)理論與實踐，深入理解 YOLO 系列模型原理，有實際項目中調(diào)優(yōu)、改進 YOLO 模型的經(jīng)驗；
熟悉 RK3588 硬件架構(gòu)，掌握其 NPU 編程與調(diào)試方法（如 RKNN Toolkit、RKNN API），有在該平臺成功部署深度學(xué)習(xí)模型的案例；
具備扎實的 C++ 編程能力，熟悉 STL 容器、多線程編程，有算法工程化重構(gòu)經(jīng)驗（尤其是從 Python 遷移到 C++）；
了解深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow），掌握模型量化、剪枝、蒸餾等輕量化技術(shù)；
熟悉嵌入式 Linux 系統(tǒng)開發(fā)，了解 CMake、交叉編譯等工具，能獨立完成算法從訓(xùn)練到部署的全流程；
具備良好的問題分析能力與團隊協(xié)作精神，能承受一定的項目壓力。