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职位详情

• 北京
• 3-5年
• 硕士

• C/C++
• 机器学习
• 图像算法
• 算法工程化经验
• 模型加速/性能优化
• Python

我们正在寻找一名有经验的深度学习算法工程师，负责将现有的深度学习模型和代码从 NVIDIA CUDA 平台迁移到**华为昇腾（Ascend）**计算平台，并优化其在昇腾芯片上的性能表现。您将参与模型转换、代码优化及调试工作，确保产品的算法部分在国产平台上稳定运行。 1. **CUDA 代码迁移**：将基于 NVIDIA CUDA 的算法重构为适用于昇腾 Ascend 的 C 代码。 2. **模型转换与优化**：将基于 PyTorch 的模型和代码转化为华为 MindSpore 或昇腾兼容的模型格式。 3. **性能调优**：在昇腾平台上进行模型推理和训练优化，提高计算性能和资源利用率。 4. **代码开发与调试**：编写高效的 Python 脚本及 C 代码，处理模型转换中的问题，并确保兼容性。 5. 与算法团队和产品团队紧密合作，推动深度学习模型在国产化平台上的落地。 6. 撰写相关技术文档，并为团队其他成员提供技术支持。 --- ### **任职要求：** 1. **计算机科学、人boss工智能或相关专业**本科及以上学历。 2. **3年以上深度学习算法开发经验**，熟悉 PyTorch 框架。 3. 熟练掌握 **CUDA 编程**，有 GPU 上优化模型boss的经验。 4. 熟悉 **华为昇腾平台（Ascend CANN）**，有 MindSpore 相关开发经验者优先。 5. 熟悉深度学习模型的推理和训练流程，包括模型转换、量化和调优。 6. 有良好的 Python 编程能力，了解 C 或 C++ 语言。 7. 有优秀的问题分析能力和调试能力，能够高效处理性能瓶颈。 8. 良好的团队协作和沟通能力，具备独立承担项目的能力。 --- ### **加分项：** - 有国产化 AI 算法项目经验。 - 熟悉 ONNX 和pytorch 转换 - 对计算图优化有深入理解，并能在异构计算平台上完成模型优化。