崗位職責
算法工程化實現
將 MATLAB/ Python 原型代碼遷移并優化為高性能的 C++ 程序，保證結果一致性和穩定性。
對深度學習模型進行推理端工程化部署，包括模型格式轉換（ONNX/TensorRT）、接口封裝和性能優化。
參與算法從實驗室版本到產品版本的落地過程，確保可維護、可擴展、可交付。
性能優化與加速
使用 CUDA 編程對關鍵算法模塊進行 GPU 并行化與加速。
優化內存管理、線程并行、數據傳輸等性能瓶頸，提升算法在嵌入式/服務器端的運行效率。
針對實時性要求的應用場景，提出并實現加速方案。
工程化與集成
提供模塊化、可復用的 C++ 算法庫接口，支持與現有系統的集成。
撰寫清晰的技術文檔和使用說明，協助測試與維護。
與算法研發、硬件和產品團隊緊密合作，推動算法的工程化閉環。
任職要求
學歷背景：計算機、電子工程、應用數學等相關專業，本科及以上。
專業技能：
精通 C++ 編程，熟悉常用設計模式和工程化開發流程。
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，有性能優化經驗。
熟悉至少一種深度學習框架（PyTorch / TensorFlow），掌握模型導出與推理部署流程（如 ONNX、TensorRT）。
加分項：
有 CT/圖像處理/計算機視覺相關項目經驗。
有大型工程或產品級軟件開發經驗。
熟悉跨平臺編譯、CMake、CI/CD 工程化工具鏈。
軟技能
良好的代碼規范意識與文檔撰寫能力。
具備團隊協作精神，能夠在跨部門合作中解決問題。
自驅動，能夠獨立承擔任務并持續優化實現方案。