AI工程师

1）负责计算机视觉/自然语言处理/搜索推荐等方向通用AI推理加速算法的设计、开发、落地等。 2）结合硬件特性，优化算法性能和精度，满足单机/分布式/异构场景的推理加速需求，构建算法竞争力。 3）把握业界和学术界最新研究进展和技术趋势，持续提升算法竞争力。

业务技能要求： 1）熟悉Tensorflow/Pytorch/Mxnet等主流AI框架的一种或多种，熟悉openCV等。 2）熟练掌握Python/C++/C语言中的一种或多种。 3）良好的算法研究分析能力，快速分析业界顶会论文。 专业知识要求： 1）熟悉计算机视觉/自然语言处理/搜索推荐等方向主流的AI模型及模型训练调优算法，有丰富的模型推理加速经验，主导过完整的算法研发、优化及落地； 2）数学基础好，熟悉矩阵运算、优化求解等AI相关的数学基础知识； 3）熟悉通用的参数类、结构类AI模型推理加速算法，包括量化、剪枝、图优化等；且熟悉计算机视觉/自然语言处理等领域特有的模型加速算法，如Qbert，有算法优化成果落地。 4）熟悉业界常见的推理引擎，如TensorRT、OpenVINO、NCNN、Tengine等，熟悉常用的推理加速技术； 5）熟悉常见的深度学习框架（TensorFlow/Pytorch/Mxnet）及源码，熟悉PS/AllReduce等分布式训练算法，有算法优化成果落地； 6）具备较强的算法研究能力，可快速跟踪洞察业界最前沿AI领域技术，主导算法的持续领先。