岗位职责:
1.专注于图像识别和自然语言处理（NLP）的端侧模型，负责开发、优化和部署轻量级AI模型到移动端（Android/iOS）或嵌入式设备（如IoT设备），将参与从算法选型到落地部署的全流程，推动AI技术在端侧的高效应用。
2.开发与优化轻量级图像识别（如目标检测、分类）和NLP（如文本分类、语音识别）模型，确保其在端侧设备的高效运行。
3.使用模型压缩技术（如量化、剪枝、知识蒸馏）和硬件加速（NPU/GPU/DSP）提升模型性能。
4.实现端侧模型的跨平台部署（TensorFlow Lite、Core ML、ONNX Runtime等）。
5.与算法团队协作，针对端侧场景定制模型架构（如MobileNet、EfficientNet、BERT-Tiny等）。
6.监控端侧模型的实时性能（延迟、内存、功耗），持续优化用户体验。
7.跟踪前沿技术（如Transformer轻量化、多模态模型端侧部署），推动技术落地。
任职要求:
1、学历：本科及以上学历
2、专业：计算机科学、电子工程、数学等相关专业
3、工作经验：
4、能力要求：
（1）熟练掌握Python/C++，熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。
（2）熟悉端侧部署工具链（NCNN、MNN、ONNX、TFLite、ML Kit、Qualcomm SNPE等）。
（3）精通模型压缩技术（量化、剪枝）和端侧性能调优（ARM架构经验加分）。
（4）在图像识别（CV）或NLP领域有实际项目经验（如食材识别、OCR、语音助手等）。
（5）了解端侧开发（Android NDK/iOS Core ML或嵌入式Linux）
5、加分项：
（1）有MCU（如STM32）或边缘设备（Jetson、树莓派）部署经验。
（2）熟悉异构计算（OpenCL/Vulkan）或编译器优化（TVM/MLIR）。
（3）发表过相关论文或开源项目贡献者优先。