職責(zé)描述：1. 在包括但不限于ARM平臺(tái)的嵌入式系統(tǒng)上進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)、調(diào)試和優(yōu)化；2. 熟練使用 Caffe/TensorFlow/MXNet/PyTorch/Darknet/keras等深度學(xué)習(xí)框架，搭建并轉(zhuǎn)換機(jī)器學(xué)習(xí)算法平臺(tái)；3. 移植深度學(xué)習(xí)算法到各類嵌入式平臺(tái)，研發(fā)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與嵌入式系統(tǒng)的部署及運(yùn)算最佳化；4. 探索最新深度學(xué)習(xí)算法的研究成果，以及在嵌入式系統(tǒng)中的執(zhí)行。任職要求：1. 計(jì)算機(jī)、通信或電子等相關(guān)專業(yè)，全日制本科及以上學(xué)歷；2. 熟練使用C/C++/Go等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言中的一種，具有豐富的嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；3. 具有模型量化、模型壓縮及模型剪枝等計(jì)算機(jī)視覺(jué)運(yùn)算最佳化的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；4. 具備深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的背景知識(shí)，了解 Caffe/TensorFlow/MXNet/PyTorch/Darknet/keras等機(jī)器學(xué)習(xí)框架者優(yōu)先；5. 熟悉ONNX，有模型轉(zhuǎn)換，如將非Caffe模型轉(zhuǎn)換為Caffe模型相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；6. 熟練使用NCNN、Tengine或MNN等輕量化推理引擎者優(yōu)先；7. 熟悉Python編程語(yǔ)言，有圖像處理算法相關(guān)知識(shí)，有 OpenCV 和 OpenCL 相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

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