1. 主导深度学习算法的研究、设计和优化,提升模型性能和推理速度；
2. 负责深度学习模型的训练、验证和部署,确保算法在实际应用中的稳定性和效率；
3. 开发和优化高性能算子库,提升深度学习框架的运行效率；
4. 设计并实现模型压缩和加速方案,包括剪枝、量化、知识蒸馏等技术；
5. 研究并实现前沿深度学习算法,包括但不限于目标检测、语义分割、异常检测等；
6. 跟踪人工智能领域的最新研究进展,评估并引入新技术以提升产品竞争力。
1. 计算机科学、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历；
2. 有深度学习算法研发和优化经验,有工业级项目经验者优先；
3. 精通多种并行计算平台和编程语言，如MPI、OpenMP、CUDA、TBB等，深入理解并行计算理论，包括并行算法、数据并行、任务并行；
4. 熟悉GPU硬件架构和底层计算库(如cuDNN、cuBLAS),能够进行底层优化，了解AI芯片和加速器(如TPU、NPU)的工作原理,有相关优化经验者优先；
5. 深入理解深度学习理论和常用模型架构(如CNN、RNN、Transformer等)，熟悉其内部实现原理；
6. 熟练掌握模型优化技术,如剪枝、量化、知识蒸馏、神经网络架构搜索(NAS)等；
7. 深入理解推理引擎关键技术,包括图优化、算子融合、内存优化等；
8. 优秀的算法设计能力和编程技巧,能够实现高效、可扩展的深度学习算法；
9. 良好的英语读写能力,能够阅读最新的英文研究论文并撰写技术文档。
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