ARM人工智能开发工程师简历范文全文
自我评价
5年ARM平台AI推理与嵌入式开发经验，熟悉NPU/GPU异构算力调度与模型量化部署，主导多款边缘AI产品从算法到量产落地。精通C/C++、Python及TensorFlow Lite、ONNX Runtime等推理框架，具备ARM Cortex-A与Ethos-NPU全链路优化能力。曾将端侧推理时延降低42%，支撑年出货超50万台设备。
专业技能
C/C++ 嵌入式开发
ARM 架构与 NEON 优化
TensorFlow Lite / ONNX Runtime
模型量化与剪枝
Python 与算法工程
Linux 驱动与异构调度
工作经历
深圳智芯边缘科技有限公司
AI芯片边缘计算
深圳
ARM人工智能开发工程师
ARM架构模型部署
2022年9月 - 至今
- 负责边缘AI芯片NPU推理引擎开发，完成算子融合与内存复用优化，端侧推理时延降低42%。
- 主导模型量化工具链建设，支持INT8/FP16混合精度，模型体积压缩60%且精度损失小于1%。
- 协同硬件与算法团队完成3款量产设备适配，累计支撑出货超50万台。
广州云图智能科技有限公司
计算机视觉智能硬件
广州
嵌入式软件工程师
C/C++Linux驱动
2020年7月 - 2022年8月
- 基于ARM Cortex-A平台开发视觉推理模块，完成摄像头采集到推理输出全链路打通。
- 优化NEON指令与多线程调度，单帧处理耗时从85ms降至52ms，提升约39%。
项目经验
端侧人脸识别推理加速项目 - 技术负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 基于ARM Ethos-NPU重构推理流水线，采用算子融合与双缓冲机制，吞吐量提升1.8倍。
- 设计量化校准方案，在精度损失0.8%前提下将模型体积压缩至原1/3，满足低端设备内存约束。
多模态边缘推理框架适配 - 核心开发
2022年12月 - 2023年2月
- 完成ONNX Runtime在ARM平台的交叉编译与算子补全，支持视觉与语音模型统一部署。
- 建立自动化精度与性能回归测试，版本迭代周期由2周缩短至5天。
教育背景
华南理工大学
985211
广州
计算机科学与技术 本科
2016年8月 - 2020年5月
主修嵌入式系统、计算机体系结构、机器学习；GPA 3.6/4.0，专业前15%。
证书与认证
嵌入式系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2021年11月
证明嵌入式系统设计与开发能力。
华为HCIA-AI认证 - 华为技术有限公司
2022年6月
证明人工智能基础与模型开发能力。
荣誉奖项
全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛二等奖
校级优秀毕业生
更多ARM开发简历范文
同一职位，不同的版式和写法。点开任意一份即可查看大图。
就从这份范文开始
免费复制到你的账户里，每一句话、每个板块和颜色都能改，改好即可下载投递。