机器人推理部署优化工程师

1. 负责感知、语音及具身策略等模型的导出、转换、PTQ／QAT 与混合精度部署，完成数值一致性和任务效果验证。

2. 适配推理框架及 CPU／GPU／NPU 后端，优化核心算子、计算图、异构调度与内存管理。

3. 分析预处理、推理、后处理及数据搬运瓶颈；针对语言与多模态模型按需优化注意力、KV Cache 与解码。

4. 交付推理 SDK、模型示例及性能基线，建立算子正确性、模型精度、端到端时延和长期稳定性回归

1. 具备端侧推理系统开发经验，在模型部署、推理运行时或算子／后端优化中至少一项有深入积累。

2. 精通 C/C++，熟练使用 Python、Linux，掌握并行计算、多线程、内存体系与性能分析。

3. 熟悉 CNN、Transformer、量化原理及模型转换，深入使用或开发过至少一种推理框架或编译工具链。

4. 能够分析算子兼容、精度损失和硬件性能瓶颈，完成目标平台上的系统优化与回归验证。

加分项

1. 有 RISC-V 向量、ARM SIMD、定制 NPU 后端或 TVM／MLIR 开发经验。

2. 有 VLA／LLM／VLM 端侧部署、开源推理框架贡献或产品交付经验