Robert Bosch
深度学习模型量化与压缩_XC at Robert Bosch in Shanghai, Shanghai, China
ExperiencedOn-siteShanghai, Shanghai, China
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Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance to improve quality of life all across the globe. Welcome to Bosch.
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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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