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职责描述： 工作内容： 1，对接数据收集和标注工作，把关数据质量； 2，根据需求协助确定算法与模型结构，并进行训练与调优； 3，熟悉多种边缘侧AI硬件平台工具，并使用边缘侧AI工具链进行模型的转换、量化，并在边缘侧AI硬件上进行验证。 4，根据硬件平台算子支持情况等进行模型结构的修改和优化； 5，与嵌入式应用开发工程师配合完成算法的实际应用开发。 任职要求： 1，熟练掌握Python并熟悉深度学习框架Caffe、TensorFlow、Darknet、Pytorch等并对模型在不同框架间的转换有一定的经验； 2，熟悉至少一个边缘侧AI硬件平台，如NVIDIA Jetson系列，有至少一个边缘侧推理框架如TensorRT的使用经验； 3，理解训练数据的重要性，能够对数据进行整理、筛选、预处理等，把控训练数据的质量； 4，了解在目标检测、重识别、目标追踪等领域多种主流深度学习模型的结构和特点，掌握深度学习模型训练过程中提升模型精度的预处理和调参技巧； 5，对传统计算机视觉算法有一定理解，如多种特征提取算子，传统的目标检测手段，传统的比对算法等。 6，有实际的商用深度学习模型训练和发版经验。