AI模型优化部署工程师(J11143)

职位描述

1. 负责 PTQ / QAT 等模型量化工具链的开发，支持 INT4/INT8/FP16/W8A16 等多种精度组合的量化方案落地；

2. 开发和维护模型精度分析工具链；

3. 参与模型在 NPU 硬件上的部署适配；

4. 参与自研 AI 编译器（NPU 芯片）的功能开发和性能优化，包括量化、图优化等功能的开发和维护；

5. 支持大语言模型（LLM）和视觉模型在 NPU 上的量化部署与精度调优。

任职要求

1. 硕士及以上学历，3年及以上工作经验；

2. 熟练掌握 Python 和 C/C++ 编程语言，具备良好的工程能力；

3. 熟悉深度学习基础知识和常见网络结构（Transformer、CNN、BEV 等）；

4. 熟悉 ONNX 模型格式和模型处理工具链；

5. 具备模型量化（PTQ/QAT）相关经验，理解常见的量化算法；

6. 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch / TensorFlow），有模型训练或推理优化经验；

7. 有良好的问题分析和定位能力，能够从模型、编译器和硬件多个层面排查精度和性能问题。

8. 加分项

（1）了解 AI 编译器工作原理；

（2）熟悉大语言模型（LLM）架构和推理优化，如 LLM 量化（GPTQ/AWQ/FP8）、KV-Cache 优化、Speculative Decoding 等；

（3）有 NPU / GPU / DSP 等硬件平台上的模型部署经验；

（4）有自动驾驶或 BEV 感知模型相关经验。