深度学习模型量化与压缩_BCSC
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Company Description
计算机科学、电气工程或相关领域的硕士及以上学位。工作经验:
至少5年深度学习领域的经验,尤其在模型量化与压缩方面。技术技能:熟练掌握 Python 和 C++。熟悉 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架。在后训练量化和量化感知训练技术方面有丰富实践经验。掌握剪枝、知识蒸馏和低秩分解等模型压缩技术。深刻理解嵌入式系统限制及GPU、NPU等硬件加速器的应用经验。领域知识:有自动驾驶行业经验者优先。熟悉ADAS系统和感知算法优先。加分项:
有使用 NVIDIA TensorRT、TVM 或 PyTorch FX 等优化工具的经验。了解实时系统与嵌入式软件开发。在地平线芯片或者高通芯片部署过模型
Bosch China Innovation and Software Development Campus
博世创新与软件开发中心
博世创新软件开发(无锡)有限公司针对交通出行的电动化、自动化、互联化、个性化,提供面向未来的创新技术和前沿解决方案,加速针对中国市场的技术战略的实现和发展。博世软件中心主要发展方向包括智能网联汽车、智能座舱、自动驾驶、车路云协同、工业4.0、人工智能大数据、智能家居、嵌入式软件服务。博世中国创新与软件开发中心以软件为客户赋能,在汽车自动驾驶、氢燃料电池、重卡电驱动桥、多合一的控制器等多个领域取得创新研发成果。
Job Description主要工作内容:
模型量化与压缩:开发并实现前沿技术,对深度学习模型进行量化和压缩,以优化模型在嵌入式芯片上的性能。基于实验依据在模型精度、大小和推理速度之间做权衡,给出优化方向。在后训练量化(Post-training Quantization)、量化感知训练(Quantization-Aware Training)以及剪枝(Pruning)等领域有深入理解。嵌入式系统部署:调整并部署深度学习模型至嵌入式平台,确保硬件资源的高效利用。针对特定硬件加速器优化模型耗时。性能分析:对模型进行性能分析,识别瓶颈并实施策略,提升实时推理能力。使用工具和框架调试和优化嵌入式设备上的神经网络性能。Qualifications学历背景:计算机科学、电气工程或相关领域的硕士及以上学位。工作经验:
至少5年深度学习领域的经验,尤其在模型量化与压缩方面。技术技能:熟练掌握 Python 和 C++。熟悉 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架。在后训练量化和量化感知训练技术方面有丰富实践经验。掌握剪枝、知识蒸馏和低秩分解等模型压缩技术。深刻理解嵌入式系统限制及GPU、NPU等硬件加速器的应用经验。领域知识:有自动驾驶行业经验者优先。熟悉ADAS系统和感知算法优先。加分项:
有使用 NVIDIA TensorRT、TVM 或 PyTorch FX 等优化工具的经验。了解实时系统与嵌入式软件开发。在地平线芯片或者高通芯片部署过模型
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