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崗位職責(zé)
算法工程化實現(xiàn)
將 MATLAB/ Python 原型代碼遷移并優(yōu)化為高性能的 C++ 程序，保證結(jié)果一致性和穩(wěn)定性。
對深度學(xué)習(xí)模型進行推理端工程化部署，包括模型格式轉(zhuǎn)換（ONNX/TensorRT）、接口封裝和性能優(yōu)化。
參與算法從實驗室版本到產(chǎn)品版本的落地過程，確?？删S護、可擴展、可交付。
性能優(yōu)化與加速
使用 CUDA 編程對關(guān)鍵算法模塊進行 GPU 并行化與加速。
優(yōu)化內(nèi)存管理、線程并行、數(shù)據(jù)傳輸?shù)刃阅芷款i，提升算法在嵌入式/服務(wù)器端的運行效率。
針對實時性要求的應(yīng)用場景，提出并實現(xiàn)加速方案。
工程化與集成
提供模塊化、可復(fù)用的 C++ 算法庫接口，支持與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成。
撰寫清晰的技術(shù)文檔和使用說明，協(xié)助測試與維護。
與算法研發(fā)、硬件和產(chǎn)品團隊緊密合作，推動算法的工程化閉環(huán)。
任職要求
學(xué)歷背景：計算機、電子工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，本科及以上。
專業(yè)技能：
精通 C++ 編程，熟悉常用設(shè)計模式和工程化開發(fā)流程。
熟悉 MATLAB/ Python 算法原型代碼，可快速理解并遷移到 C++。
熟悉 CUDA 編程和 GPU 并行計算，有性能優(yōu)化經(jīng)驗。
熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch / TensorFlow），掌握模型導(dǎo)出與推理部署流程（如 ONNX、TensorRT）。
加分項：
有 CT/圖像處理/計算機視覺相關(guān)項目經(jīng)驗。
有大型工程或產(chǎn)品級軟件開發(fā)經(jīng)驗。
熟悉跨平臺編譯、CMake、CI/CD 工程化工具鏈。
軟技能
良好的代碼規(guī)范意識與文檔撰寫能力。
具備團隊協(xié)作精神，能夠在跨部門合作中解決問題。
自驅(qū)動，能夠獨立承擔(dān)任務(wù)并持續(xù)優(yōu)化實現(xiàn)方案。