技术能力

+ 熟悉 训练框架pytorch
+ 熟悉 机器学习中间表示 ONNX
+ 熟悉 图优化框架 onnx/optimizer，onnx-simplifier
+ 熟悉 量化框架 PPQ
+ 熟悉 推理框架 TNN，Tengine，了解OpenVino，TensorRT，MNN，ONNXRuntime，CoreML，Tf-Lite
+ 了解 AI编译器 TVM
+ 熟悉 ppl.cv，了解 OpenCV
+ 熟悉算法落地的全流程

项目经验

### 算法工程化框架
+ 描述：解决算法落地的低效率、低性能、稳定性问题
+ 业绩：算法中台所有算法（多种类型、多个平台）基于该框架落地与优化
+ 职责：软件架构搭建与核心开发
+ 从0到1的架构设计
+ 接口设计 - 算法接口、推理数据Blob、图像数据Mat
+ 多端推理模块 - 适配TNN/TensorRT/MNN/ONNXRuntime/TVM/(OpenVino/TF-lite/Core-ML)
+ 异构设备模块 - 支持CPU/ARM/X86/CUDA/OpenCL/OpenGL
+ 高性能算子 - NEON CV算子
+ 算法落地 - 数十个单点算法、组合算法的落地与优化，从工程角度提出算法优化方向
+ 工具集 - 性能测量工具，ONNX模型修改工具

### onnx-simplifer
+ 描述：解决算法落地的低效率、低性能、稳定性问题
+ 业绩：算法中台所有算法（多种类型、多个平台）基于该框架落地与优化
+ 职责：核心开发
+ 从0到1的架构设计
+ 接口设计 - 算法接口、推理数据Blob、图像数据Mat
+ 多端推理模块 - 适配TNN/TensorRT/MNN/ONNXRuntime/TVM/(OpenVino/TF-lite/Core-ML)
+ 异构设备模块 - 支持CPU/ARM/X86/CUDA/OpenCL/OpenGL
+ 高性能算子 - NEON CV算子
+ 算法落地 - 数十个单点算法、组合算法的落地与优化，从工程角度提出算法优化方向
+ 工具集 - 性能测量工具，ONNX模型修改工具

### 推理框架
+ 描述：满足机器学习算法在Android TEE以及嵌入式设备下的落地需求
+ 业绩：上线指纹算法SDK以及大健康IOT项目，替换过往的算子落地模式
+ 职责：核心开发。
+ 架构设计（参考TNN、Tengien、NNLib）
+ 转化器 - 设计模型文件格式、ONNX模型文件转换
+ 解释器 - 设计模型中间表示，Parse过程
+ 执行器 - 图优化、算子绑定、内存预分配
+ 高性能算子 - NEON、OpenCL


### 内存池
+ 描述：替换旧的低效率内存池。开发了一款高效率的内存分配与释放，较高内存利用率，易于调试（内存利用率、泄露、踩踏），满足多线程的高性能内存池
+ 业绩：嵌入指纹算法SDK，时间性能提升6.7%；嵌入大健康IOT项目, 节省内存空间10%~25%，解决数十个动态内存相关bug
+ 职责：独自开发

团队情况