1、围绕云边端全场景从数据到AI应用全流程开发需求、开展跨云边端支持多种异构硬件的人工智能计算平台;
2、开展跨域大规模分布式人工智能架构、智能软件和数据资源管理等技术研发;
3、开展算力弹性调度、异构软硬件协同优化、弱连接环境下的云边端协同学习架构研发;
4、掌握小样本学习、增量学习等人工智能训练技术
5、具备强化学习算法和框架相关专业知识,掌握模型压缩、量化等技术,支撑模型在云端、边缘端的部署;
6.掌握AI系统的安全性问题和隐私保护措施等技术。
1、人工智能平台整体架构设计,确保平台的稳定性、可扩展性与易用性;
2、根据业务需求,开发人工智能平台核心功能模块,包括但不限于数据标注、模型训练、推理、评估等;
3、对平台与AI框架性能进行持续优化与维护,提升模型训练精度、推理精度与资源利用率等;
4、与数据科学家、算法工程师等团队配合,推动算法模型在平台上的集成与部署;
5、关注人工智能平台前沿技术,及时将新技术引入与落地集成,提升技术水平;
6、负责设计、编写、测试平台SDK的Sample和Demo代码,输出开发文档,技术手册等。