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视频编解码与异构计算优化工程师-音视频技术

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岗位职责

  1. 异构计算平台技术攻坚:深度剖析主流GPU、NPU架构的计算/存储特性,精准定位视频编解码任务在目标硬件上的性能瓶颈,主导核心模块的硬件适配与深度调优,实现算力资源的最大化利用;
  2. 编解码算法性能极致优化:围绕主流及前沿标准,结合异构计算并行特性,对编解码器核心算法进行模块重构、并行化设计及指令级优化,达成编码效率、编解码速度与画质的最优平衡;
  3. 软硬协同加速方案定制落地:针对特定业务场景需求,牵头设计并实施软硬协同的编解码加速方案,深度融合算法创新、硬件特性挖掘与业务指标要求,推动方案从原型验证到规模化落地;
  4. 技术体系建设与团队赋能:沉淀异构计算优化方法论与前沿硬件技术经验,主导或参与构建标准化的性能评测体系与自动化调优工具链,提升团队整体研发效能与问题解决能力。

职位要求

  1. 本科及以上学历,计算机科学与技术、通信工程、电子信息工程、应用数学等相关专业优先;
  2. 3年及以上C/C++高性能编程实战经验,具备扎实的数据结构、算法设计功底,能独立完成复杂模块的高性能代码实现与重构;
  3. 具备将复杂算法(如图像视频编解码核心模块)成功移植、适配并优化至GPU/NPU的完整项目经验,能显著提升算力利用率与任务吞吐量;
  4. 深入理解至少一种主流视频编解码标准(如H.266/H.265/AV1/AVS3)的核心原理,熟悉对应开源实现(如X265、X264);
  5. 具备优异的性能瓶颈定位与分析能力,熟练使用各类Profiling工具开展计算、存储、通信全链路性能剖析与优化;
  6. 具备强烈的工程驱动思维与问题解决能力,以业务结果为导向,能直面复杂的高性能计算挑战,高效推进技术方案落地与迭代。 加分项:
  7. 参与过视频编码标准(如AVS、H.265、H.266、AV1)的制定;
  8. 具备基于神经网络的图像视频编码等AI+编解码融合技术的研究或工程落地经验;
  9. 拥有高质量开源技术项目(如GitHub星级项目),或在相关领域顶级会议/期刊发表过论文。

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