AI-ISP算法部署集成工程师

1. 负责图像处理类AI模型的工程化部署方案设计与实现，核心承担图像算法相关的C++移植部署工作，支撑算法从研发阶段到实际落地的全流程验证与优化，确保模型在工程化环节的可行性与高效性。 2. 主导AI模型的轻量化优化工作，包括模型量化（INT8/FP16）、剪枝、算子融合等，在保障模型效果的前提下，适配不同Camera硬件的算力、内存及功耗约束，输出可直接对接下游团队的优化模型与部署文档。 3. 搭建算法组内部的快速部署验证环境，实现模型在PC端、开发板及目标Camera硬件上的快速调试与性能评估，为算法迭代提供部署层面的实时反馈，加速算法优化周期。 4. 与模型部署部门深度合作，制定模型规范化交付标准与验收流程，负责优化后模型的交付工作，协同排查部署过程中的技术问题，共同保证模型在实际应用中的效果与精度。 5. 作为算法组与跨部门的技术衔接角色，与相机部门紧密协作，深入理解Camera硬件特性与集成需求，配合完成算法在Camera设备上的落地集成，解决集成过程中的算法适配、数据交互等问题。 6. 参与图像处理模型“训练-部署”闭环优化，从工程化角度提出模型结构改进建议（如算子选型、参数规模调整），提升算法在实际Camera设备上的运行效率与稳定性。 7. 跟踪图像处理AI部署领域的前沿技术（如专用NPU算子开发、硬件感知模型设计），转化为算法组的技术储备，编写模型优化报告、跨团队协作手册等技术文档，规范工作流程。 岗位核心方向补充 本岗位聚焦于底层（low-level）图像处理AI模型及AI-ISP相关算法的工程化落地，具体包括但不限于：图像降噪、去模糊、HDR合成、自动对焦、色彩校正等算法的移植部署与优化，需确保此类算法在Camera硬件上的实际效果与性能达标。

（一）学历与专业 硕士及以上学历，计算机科学与技术、电子信息工程、图像处理、自动化、软件工程等相关专业。 （二）工作经验 1. 有AI模型部署相关工作经验，有图像处理算法（如降噪、HDR、图像增强）或嵌入式设备模型部署经验者优先。 2. 具备图像算法C++移植部署实战经验，了解算法研发流程，有在算法团队中支撑工程化落地经验者优先；熟悉Camera成像 pipeline（如RAW数据处理、ISP流程）者加分。 （三）技术能力 1. 精通Python与C++编程语言，熟练使用OpenCV、Halide等底层图像处理库，能独立实现AI模型的预处理（如RAW域数据格式转换、归一化）与后处理（如结果映射、异常值过滤）逻辑。 2. 掌握模型轻量化工具与技术，如TensorRT量化工具、PyTorch Quantization、模型剪枝等，有实际的图像处理模型优化案例，能在精度与性能间找到平衡。 3. 熟悉至少一种主流推理框架（如TensorRT、ONNX Runtime、MNN/Tengine），能搭建多硬件环境下的模型验证平台，定位并解决推理过程中的性能瓶颈（如算子效率、内存复用）。 4. 了解Camera硬件架构及ISP基本原理，熟悉RAW图像格式处理流程，能理解硬件团队的技术需求并提供适配支持。 5. 熟悉高通、海思等主流芯片平台，了解底层接口调用者（如芯片SDK、硬件驱动接口）优先，具备一定的硬件调试与问题排查能力。 6. 能快速定位模型部署中的常见问题（如精度损失、推理卡顿、内存溢出），并提出有效解决方案。 （四）软技能 1. 具备优秀的跨团队沟通能力，能清晰对接模型部署部门、相机部门，高效推进协同工作，推动问题闭环。 2. 学习能力强，对图像处理与AI部署新技术敏感，能主动探索并应用于实际工作；工作严谨负责，注重细节，能承受项目压力。