岗位描述
岗位职责：1. 负责AI模型（涵盖深度学习、大语言模型、计算机视觉模型等）的压缩算法研发与落地，包括但不限于量化、剪枝、蒸馏、稀疏化、模型结构优化等技术方向。2. 针对不同部署场景的性能与资源约束，设计并优化模型压缩方案，平衡模型精度、推理速度、内存占用及功耗需求。岗位要求：1. 学历背景：计算机科学与技术、人工智能、软件工程、电子信息、物理、数学等相关专业硕士及以上学历 2. 精通 深度学习基础理论，熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/MXNet），具备独立搭建、训练及优化模型的能力。3. 掌握至少2种以上模型压缩核心技术（量化、剪枝、蒸馏、稀疏化等）的原理与实践经验，有完整的模型压缩项目落地案例者优先（如大模型低比特量化部署、端侧模型性能优化等）。4. 具备扎实的编程基础，熟练掌握Python/C++，了解CUDA/ONNX/TensorRT/RKNN等模型部署相关工具链，能够完成压缩模型的推理优化与工程化落地。加分项1. 有大语言模型（LLM）或扩散模型（Diffusion Model）压缩与部署经验者（如LLM/SD等模型的低比特量化、推理加速）2. 在顶会（NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR/ICCV/ECCV）或权威期刊发表过模型压缩相关论文，或拥有相关技术专利者。 3. 熟悉ONNX Runtime、TensorRT等推理框架的底层原理，具备自定义算子开发或推理引擎优化经验。4. 有端侧模型部署与性能优化经验，了解NPU/GPU等硬件架构对模型压缩的适配要求