主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "新业务部-AI推理框架开发工程师/专家",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海、北京、西安",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "基于AI芯片，完成AI推理框架的方案设计及开发，包括：\n1.基于AI芯片，完成 AI 推理框架的开发和交付，适配CPU/GPU/NPU多后端，支持CV/NLP/大模型等端侧落地；\n2.负责框架与FrameWork的对接，包括AndroidNN/Tensorflow/Pytorch/Onnx等；\n3.负责框架相关工具链的开发，包括Memory/PerformanceProfiling，量化工具等；\n4.负责CV/NLP/大模型等算法业务的端到端性能优化，满足商用交付需求",
"requirements_text": "1.硕士及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先；\n2.精通C/C++，精通算法与数据结构，熟悉Python；\n3.深入了解PADDLE/MNN/TVM/MLIR等框架中的一种或多种，熟悉算子性能优化、算子融合、graph遍历等技术；\n4.熟悉NPU或其他AI芯片工具链开发， 熟悉模型量化技术优先；\n5.了解主流 AIGC 算法模型原理，有AIGC模型加速优化经验者优先。\n6.熟悉Android NN/TensorFLow/Pytorch/Caffe中一种神经网络框架；",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"数据结构",
"性能优化"
],
"preferred_qualifications": "1.硕士及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先；4.熟悉NPU或其他AI芯片工具链开发， 熟悉模型量化技术优先；5.了解主流 AIGC 算法模型原理，有AIGC模型加速优化经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"posting": {
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"post_date": "2023-01-31",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "新业务部-AI推理框架开发工程师/专家\n职位描述\n基于AI芯片，完成AI推理框架的方案设计及开发，包括：\n1.基于AI芯片，完成 AI 推理框架的开发和交付，适配CPU/GPU/NPU多后端，支持CV/NLP/大模型等端侧落地；\n2.负责框架与FrameWork的对接，包括AndroidNN/Tensorflow/Pytorch/Onnx等；\n3.负责框架相关工具链的开发，包括Memory/PerformanceProfiling，量化工具等；\n4.负责CV/NLP/大模型等算法业务的端到端性能优化，满足商用交付需求\n\n职位要求\n1.硕士及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先；\n2.精通C/C++，精通算法与数据结构，熟悉Python；\n3.深入了解PADDLE/MNN/TVM/MLIR等框架中的一种或多种，熟悉算子性能优化、算子融合、graph遍历等技术；\n4.熟悉NPU或其他AI芯片工具链开发， 熟悉模型量化技术优先；\n5.了解主流 AIGC 算法模型原理，有AIGC模型加速优化经验者优先。\n6.熟悉Android NN/TensorFLow/Pytorch/Caffe中一种神经网络框架；\n基于AI芯片，完成AI推理框架的方案设计及开发，包括：\n1.基于AI芯片，完成 AI 推理框架的开发和交付，适配CPU/GPU/NPU多后端，支持CV/NLP/大模型等端侧落地；\n2.负责框架与FrameWork的对接，包括AndroidNN/Tensorflow/Pytorch/Onnx等；\n3.负责框架相关工具链的开发，包括Memory/PerformanceProfiling，量化工具等；\n4.负责CV/NLP/大模型等算法业务的端到端性能优化，满足商用交付需求\n1.硕士及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先；\n2.精通C/C++，精通算法与数据结构，熟悉Python；\n3.深入了解PADDLE/MNN/TVM/MLIR等框架中的一种或多种，熟悉算子性能优化、算子融合、graph遍历等技术；\n4.熟悉NPU或其他AI芯片工具链开发， 熟悉模型量化技术优先；\n5.了解主流 AIGC 算法模型原理，有AIGC模型加速优化经验者优先。\n6.熟悉Android NN/TensorFLow/Pytorch/Caffe中一种神经网络框架；",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
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