端侧AI预研工程师8546

1、参与端侧AI基础算法方向的方案论证与设计，确定模型选型与网络结构方案、大模型在终端上的部署形态，并在方案阶段给出算力、存储、带宽、时延的估算口径与结论； 2、承担AI应用算法的工程化落地，围绕模型轻量化完成压缩、加速与端侧适配，使算法在边缘计算与移动设备的算力、存储约束下稳定运行； 3、跟踪深度学习领域的前沿进展，面向终端业务场景完成技术筛选与可行性判断，明确各项技术的适用边界与代价； 4、承接端侧AI解决方案的设计与开发，围绕算力、存储、带宽等架构特性开展实测验证，形成技术路线与平台选型的建议； 5、建立并维护端侧模型的评测体系，统一测试口径与基线，输出可复现的评测报告，支撑模型选型与版本迭代。 1、计算机科学、电子、自动化、人工智能、应用数学等相关专业硕士以上学历，有模型压缩或端侧部署方向的研究、工程经历者优先，有3年及以上AI工作经验； 2、具备机器学习与人工智能基础知识，熟悉基于Transformer的大模型结构，对模型压缩（量化、剪枝、蒸馏、低秩）与推理性能（算力、带宽、访存）有基本理解；熟悉在图像与视觉、语音、自然语言处理领域应用的一个或多个方向； 3、熟练掌握 C/C++ 或 Python，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架，能读懂并修改开源实现；有 CUDA 或端侧 NPU 工具链（QNN、LiteRT、ONNX Runtime）开发经验者优先，了解大规模模型部署和轻量化技术、有量化落地或性能剖析实践经验者优先； 4、扎实的数学基础，英语读写能力较好，能快速查阅并理解学术论文、专利等文献，能复现论文方法并用实测数据校验其结论； 5、责任心强，有良好的学习能力和协作精神，善于沟通，喜欢探索，对技术创新充满热情。