机器人智能体-模型框架算法工程师/专家

职责： 负责端侧具身智能体业务模型中的：数据清洗/标注，模型架构设计与联合训练，模型部署优化一个或多个方向：

1. 01

   对多个模型进行分布式高效联合训练，解决联合训练冲突，

2. 01

   高效的数据加载/增强策略，加速模型训练与实验迭代。

3. 02

   优化训练Pipeline（混合精度/梯度检查点/显存优化）

4. 02

   制作联合标注训练和评测样本，根据模型功能搭建联合标注/自标注的自动化框架，支持大规模批量自动化标注和构建。

5. 03

   大规模数据闭环构建与驱动：实现基于场景挖掘、失败案例分析、主动学习的数据自动筛选、标注增强与策略迭代优化。

6. 04

   模型部署与性能优化：

7. 01

   通过模型剪枝/蒸馏/量化等实现提升业务模型部署推理效率

8. 02

   优化主干网络，和模型结构

9. 03

   解决模型在端侧部署时的精度和性能问题。

10. 04

    训练和推理的对齐

要求

1. 01

   人工智能、计算机、机器人、自动驾驶等相关专业硕士或博士学位

2. 02

   熟练掌握C++/Python/脚本编程，有Linux下开发经验，具备优秀的开发和调试能力；

3. 03

   熟悉Pytorch、TensorFlow等AI框架，了解TensorRT、TVM；

4. 04

   如下一个或多个方向经验

5. 01

   有实际模型压缩、剪枝、蒸馏、量化技术等轻量化经验；

6. 02

   掌握LoRA等微调技术，熟悉MoE架构/多模态训练

7. 03

   有大规模数据集构建和配比经验

8. 04

   实际的模型的端侧部署经验

9. 05

   熟悉大模型加速技术，熟悉CUDA编程和nsight system，有利用GPU等异构硬件上优化软件性能的优先；

10. 05

    良好的沟通表达能力和团队协作能力。 加分项： - 有机器人、智能驾驶等领域的实际工程经验者优先 - 在机器人顶会或AI顶会（ICRA/IROS/CVPR/NeurIPS/ICML/ICLR等）发表论文者优先