算法移植工程师主要负责将软件算法从一个平台或系统迁移到另一个平台或系统，并确保迁移后的算法能够高效、可靠地运行。具体工作内容包括：

研究和评估算法移植技术

研究和评估各种算法移植技术的优劣，选择合适的算法移植方案。

设计和实现高效的算法移植方案，确保算法的性能和可靠性。

项目参与和方案制定

参与项目的方案制定和评估，确保项目按时完成并达到预期效果。

根据项目需求，研究和设计算法移植方案，包括算法选择、编译和调试等。

选择合适的算法移植工具和环境，并进行性能分析和测试。

算法移植和优化

负责AI算法在嵌入式平台的压缩、移植、优化。

负责视觉、多传感器融合等算法在嵌入式平台的移植、集成、优化。

协助算法工程师进行算法验证与优化工作。

工具和环境的选择

熟悉Linux环境下的开发和部署，熟悉C/C++编程。

熟悉NCNN、MNN、TNN等嵌入式平台的相关框架和工具。

性能和可靠性分析

对算法移植项目进行施工，包括安装、调试和测试等工作。

参与算法可靠性分析，参与软硬件协同的预期功能安全的架构设计。

沟通和协作

与客户和同事保持良好的合作关系，及时沟通并解决问题。

持续学习和跟进

跟进算法加速相关软硬件最新进展，并提出可行性方案。

职位要求

本科以上学历，具有3年以上算法移植的相关经验。

熟悉计算机视觉、深度学习领域等相关知识，具备人脸检测与识别、手势识别等相关嵌入式经验的优先。

熟悉ARM-NEON、DSP、GPU、NPU等相关平台的算法移植优化经验。

具备良好的沟通和团队协作能力，能够在压力下高效完成任务。

建议

算法移植工程师需要具备扎实的编程能力和算法知识，同时需要深入了解不同硬件平台的特性和限制。通过不断学习和实践，可以提升算法移植的效率和质量，为项目带来更大的价值。