SH-模型部署工程师(J20417)

负责自动驾驶核心模型（感知/规划等）的部署落地，制定适配车载硬件的部署方案，保障模型在车端高效运行。

开展模型量化（INT8/INT4等）、剪枝、蒸馏等优化工作，在满足精度要求的前提下，降低模型 延迟、显存占用及算力消耗，适配车规级硬件约束。

推进部署后模型与训练端的精度对齐，排查部署过程中精度损耗问题，通过技术优化确保车端模型性能与训练验证效果一致。

搭建模型部署效果评测体系，设计涵盖 延迟、吞吐量、精度、功耗等维度的评测指标与自动化测试流程，持续跟踪并迭代优化模型部署性能。

协同算法团队、硬件团队及工程团队，推进部署技术方案落地，解决跨团队协作中的技术对接问题，保障自动驾驶系统的稳定迭代。

学历与专业：本科及以上学历，计算机科学与技术、电子信息工程、自动化、人工智能等相关专业。

代码能力：熟练掌握Python/C++编程，具备扎实的工程编码能力；熟悉TensorRT、ONNX、TVM等主流部署框架，有实际模型部署项目经验者优先。

专业知识：深入理解深度学习模型原理，精通模型量化、剪枝、蒸馏等优化技术；具备车载硬件（GPU/TPU/ASIC）特性及车规级部署要求相关知识，了解自动驾驶核心模型（感知/规划等）工作流程者优先。

沟通能力：具备良好的跨团队沟通协调能力，能够清晰对接算法、硬件、工程等多团队需求，高效推进项目落地；具备较强的问题分析与解决能力，能独立应对部署过程中的技术难点。