职责描述： 1. 负责模型将深度学习算法针对特定目标进行优化，其中包括剪枝，量化和模块搜索。 2. 负责机器学习模型针对度和计算成本的软件层面优化。 3. 探索优化深度学习模型关于领域新算法。如AutoML等。 任职要求： 1. 本科及以上学历。计算机、数学、通信等相关专业。 2. 熟悉至少一种深度学习框架：PyTorch、Tensorflow、Caffe2、MxNet。尤其是框架底层的图机制，并行计算等。 3. 了解深度学习模型剪枝，量化，压缩算法者优先。 4. 了解AutoML领域者优先 5. 了解计算机机器学习领域的新研究成果和公开数据集者优先。 6/ 较强的沟通表达能力，有很好的口头表达能力和出色的文档写作能力，善于深入浅出地表达和解释复杂的事物。 7. 较强的自学能力和独立思考能力，善于思考和表达自己的想法；同时又具备良好的团队合作精神； 有以下经验者优先考虑： 1. 在业内会议和期刊以作者（或者除导师外作者）发表论文（如：TPAMI/IJCV/ICCV/CVPR/ECCV/NIPS/AAAI等） 2. 有较强的学术比赛经验或者在重要数据集的Leaderboard上排名靠前，比如ImageNet等学术数据集，COCO等会议Workshop Challenge，Kaggle等国内外商业比赛。