小米的算法部署岗对新手是真的友好

大家好啊,我是董董灿。

自从开始写一些AI行业的岗位介绍,就养成了一个习惯,在上下班的路上经常就会打开某聘瞧一瞧。

导致之前一年不看的某聘认为我要看机会换工作,疯狂给我推猎头,然后电话就进来了。

不堪骚扰的我,索性我把猎头渠道关了,这里不是说猎头不好,我之前也接触过一些猎头顾问,人都很nice。现在仍然有一些还在我的联系人中,只是最近确实没有换工作的打算,而且电话被打的有点频繁。

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今天在刷某聘的时候,刚好看到了一个对新手比较友好的职位,这里来看一下,是小米的算法部署工程师。

按惯例,先上图。

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1、工作内容

看几个工作内容中的关键字:算法落地,SDK开发、评估性能和准确性、提供方案。

从关键字可以看出,该岗位要做的事情集中在将模型部署到嵌入式设备上,然后对部署完的模型在设备上做一些性能测试和精度测试,以评估该模型的在该设备上的优劣。

除此之外,还有一部分SDK开发的工作,所谓SDK(Software Development Kit ),也就是软件工具包。

对于算法部署工程师而言,要开发的工具包大概率不是与算法研发相关,而更多的是集中在部署过程中需要的一些一键化部署工具的开发,比如一键对模型进行量化的脚本开发。

当然这也不绝对,做部署也有可能会参与算法的开发和测试工作。

2、再看要求

相比于AI算法研发的要求,部署工程师的要求就平和很多。

首先学历要求在本科以上,而现在很多AI算法研发的要求,即使社招岗也卷到硕士,算法研发是真的卷王。

另外,模型部署岗位要求 3 年以上工作经验,1 年左右的图像算法落地经验。

这个要求我感觉也很好达成,毕业三年,即使工作内容与部署无关,但自己可以通过一些开源项目,找一些有GPU算力的平台,实战一下,玩一玩在GPU 上的部署,这一块经验也问题不大。

另外就是技术方面:熟练C++/python,熟悉深度学习算法。

对于部署岗位来说,python、C++越熟悉越好,算法了解大致的深度学习基本概念,比如训练、推理、精度评估、模型量化转换的概念、以及一些常见算法即可,应该不需要太过深入。

另外熟悉一些像是pytorch推理框架,是会用它,而不是去开发它,应该就达到了部署门槛了。

总的来说,该岗位还挺适合想转行从事 AI 的同学,有需要可以试一试。

3、薪资

薪资也还不错,3年以上本科可以到20-30K,非常值得一试。

这个岗位做一段时间,还可以转行去做测试开发,如果自己对算法研究很深,也还可以去转算法研发。

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一个岗位职责会涉及很多细节,无法一一写出,以上仅为个人见解,不构成转行建议,欢迎评论区交流。

@董董灿是个攻城狮, 参考:^ 小米的算法部署岗位真的友好

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