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职位描述:1、研究并落地大模型轻量化技术,包括量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等,适配车载SoC(如Orin、Thor等)的推理性能与显存约束;2、探索端侧推理引擎(TensorRT / ONNX Runtime / Triton等)的优化方案,提升车端推理吞吐与首Token延迟;3、参与构建高质量训练数据集,涵盖真实道路场景数据、合成数据增强等方向;4、跟踪前沿大模型研究进展,评估并复现关键算法,形成技术沉淀与专利产出;5、与座舱和算法团队协作,推动大模型能力在具体业务场景中的验证与落地。任职资格:1、博士及以上学历,计算机科学、人工智能、自动化、电子信息、应用数学等相关专业;2、扎实的数学基础(线性代数、概率统计、最优化),熟悉机器学习与深度学习核心理论;3、熟练使用 PyTorch,有实际的模型训练与调试经验者优先;4、了解主流大语言模型或多模态大模型的架构,有预训练/SFT/RLHF经验者优先;5、熟练掌握 Python,具备良好的代码规范与工程习惯;有 C++ 经验者优先;6、了解模型推理优化的基本原理;7、在顶会/顶刊发表论文(CVPR / ICCV / NeurIPS / ICML / ICLR / ACL等),或在Kaggle等竞赛中获得优异成绩;8、有主流开源大模型社区贡献记录(代码PR、数据集、模型权重等);9、有自动驾驶或智能座舱相关项目经验;10、有推理框架使用或优化经验。
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