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。

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。

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。

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