岗位职责
1、端侧智能系统架构设计
负责在终端设备（如手机、IoT设备、边缘服务器等）上进行AI模型的架构设计、性能优化与部署实施，涵盖模型压缩技术（包括量化、剪枝、知识蒸馏）及动态推理策略；
推进跨平台（Android/iOS/嵌入式Linux/鸿蒙）AI应用开发，实现AI模型与多种硬件单元（GPU/NPU/CPU）的高效协同，持续优化运行效率、功耗控制与内存使用。

2、系统架构与协同机制设计
构建端侧智能系统的全链路技术方案，覆盖模型训练、部署上线与远程更新，规划合理的端云协作架构；
主导边缘计算节点与终端设备间的联合优化，涉及任务分发策略、资源调度机制以及低延迟服务架构的设计与实现。

3、技术难题攻关与创新探索
解决AI模型在多样芯片平台和操作系统版本中的兼容性问题，对主流推理框架（如TFLite/MNN/ONNXRuntime等）进行调优与适配；
密切关注前沿技术方向（如联邦学习、自监督学习、异构计算架构），推动新技术在实际业务场景中的验证与落地。

4、跨团队协同合作
与算法、硬件及产品团队紧密配合，保障端侧智能方案的顺利实施；
参与关键技术方案评审、撰写相关技术文档，并促进团队内部的技术交流与知识沉淀。

任职资格
1、基本要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、电子信息等相关专业背景；
掌握常见机器学习模型（如CNN/RNN/Transformer）原理，熟练使用Python/C++/Java等编程语言；
具备终端平台开发经验（如AndroidNDK、iOSMetal、嵌入式系统开发）或熟悉模型压缩相关技术者优先。

2、核心能力要求
算法与工程实现：熟悉主流端侧推理框架（TFLite/MNN/NCNN等），掌握模型量化、剪枝等优化手段；
系统架构设计：了解边缘计算生态（如K3s/Istio）、分布式系统基础理论，具备系统级架构设计能力；
硬件底层优化：熟悉GPU/NPU/DSP等计算单元架构，能运用性能分析工具（如Perfetto/Instruments）或掌握异构计算技术（如CUDA/TVM）。

3、优先考虑条件
拥有大型互联网企业工作经历；
具备自动驾驶、智能家居、AR/VR等领域中端侧智能技术落地实践经验；
曾参与开源项目贡献（例如TensorFlowLite等项目）。