1、负责轻量化AI模型在嵌入式端侧设备的移植、适配与部署落地； 2、基于端侧推理框架，完成模型量化、算子适配、性能优化； 3、优化端侧AI推理耗时、内存占用、功耗，平衡设备运行性能与用户体验； 4、配合算法调优、嵌入式团队，完成视觉、语音、多模态等端侧智能业务功能调试与迭代； 5、整理端侧部署技术方案，沉淀优化工具、适配规范，支撑项目量产复用。 1、掌握C/C++、Python基础编程，熟悉Linux开发环境、交叉编译基本流程； 2、了解深度学习基础原理，熟悉CNN、大模型轻量化、量化、剪枝等基础优化逻辑； 3、了解至少一种端侧推理框架，有模型部署实操经验优先； 4、具备基础性能分析、问题排查能力，对算力、内存、功耗、推理延时敏感； 5、逻辑思维清晰，抗压能力强，愿意深耕端侧AI落地方向，持续跟进新技术迭代； 6、有深度学习项目、端侧部署、模型优化、智能硬件AI落地项目经验者优先。 7. 加分项 1）GitHub 上有可展示的 AI 开源项目或 Star 数较高的个人项目； 2）多模态交互、决策支持系统、智能端侧设备等软硬件融合项目的开发或原型经验； 3）有可展示的产品或原型作品集（软件 / 硬件 / 设计皆可）。