校招-大模型算法应用工程师(J18011)

精通Transformer架构、KV Cache、稀疏计算等核心机制，结合车载端侧算力、功耗受限场景，制定大模型轻量化、高性能推理整体优化方案；

基于高通车载芯片（8255/8295）及QNN、SNPE工具链，负责大模型PTQ、QAT量化落地，完成INT4/INT8/FP16多精度适配，解决量化精度损失、推理异常问题;

运用结构化/非结构化剪枝、知识蒸馏、权重稀疏化、参数共享等轻量化技术，完成大模型尺寸、计算量精简优化。

硕士以上学历，计算机、人工智能、电子信息等相关专业，大模型优化、部署相关经验；

精通主流大模型架构与底层推理原理，熟练掌握KV Cache、稀疏注意力等关键技术，可独立解决大模型端侧推理的精度、性能瓶颈问题；

熟悉高通车载芯片及QNN/SNPE工具链，精通PTQ、QAT量化技术，熟练掌握模型剪枝、蒸馏、稀疏化等轻量化方案，具备模型缩量保精度的实战落地经验；

熟悉PyTorch、ONNX模型转换流程，掌握算子优化、硬件加速、内存调度等端侧优化技术，可独立完成车载推理库的编译、调试与量产落地；

熟练使用Python、C/C++开发，熟悉Linux嵌入式开发环境，了解车载开发流程及车规基础规范，具备扎实的深度学习与端侧算力优化功底。