算法岗哀鸿遍野，部署工程师却成为香饽饽

吃果冻不吐果冻皮 · 公众号 · · 2024-09-26 11:45

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去年秋季招聘中，算法工程师岗位的竞争异常激烈，据知乎和脉脉上的HR分享的数据，录取比例高达100:1，CV岗位尤其如此。究其原因，随着深度学习的框架越来越便利，开源代码越来越丰富， 计算机视觉的入门门槛低得可怕 （不论是计算机、自动化、数学等理工科专业的同学，还是经管类、商科类专业的同学，多多少少都跑过深度学习模型）。

人工智能行业的高薪资成为了大家竞相转行的最大动力。 之前我们总是想尽办法追求算法能达到多少准召率，但在实际落地时却发现这些SOTA推理太慢，压根不符合实际，比如自动驾驶中希望图像或点云感知算法能达到100-200Hz，但大部分算法只能达到30-50Hz。这时 算法部署工程师派上极大用场！ 顾名思义，就是将算法在嵌入式设备端或者服务器端进行推理部署，尽可能对算法进行优化和加速以满足实时性需求。部署岗位通常要求的技能点为熟悉CUDA开发与TensorRT部署。

CUDA是NVIDIA推出的运算平台，TensorRT是NVIDIA推出的高性能的深度学习推理（Inference）优化器，是目前应用最广泛的推理框架之一，在超大规模数据中心、嵌入式平台、自动驾驶平台等应用十分广泛。

虽然NVIDIA有官方的TensorRT文档以及案例库，但英文的材料对初学者入门并不友好。为此，深蓝学院与腾讯高级研究员一起研发了 《深 度神经网络加速：cuDNN 与 TensorRT 》的课程， 面向就业 ，细致讲解CUDA运算的理论支撑与实践，以及cuDNN、TensorRT这两个当下最热门的深度神经网络加速的工具。

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