【广州压缩算法/模型优化/NN优化--机器学习专家---base深圳/上海招聘】-猎头顾问广州招聘信息-猎聘

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职位介绍: 职位1：（NN联合优化）高级机器学习算法专家/TL----深圳上海均可工作职责 1. 负责软硬件协同的高效网络结构设计和优化，包括算子/block/整网级别的芯片性能优化和精度调优； 2. 负责训练压缩类技术的研究落地，例如蒸馏，token压缩，自监督训练等技术； 3. 负责网络量化压缩算法的研究落地，例如PTQ、QAT、混合精度量化，稀疏，剪枝等，负责关键基础网络的专用量化压缩方案的研发。任职要求 1. 硕士及以上学历，4年及以上网络结构优化的相关工作经验； 2. 具备网络结构优化或者8bit量化的开发研究经验； 3. 做过稀疏，QALORA，画质类8bit量化或者VisionTransformer落地经验者优先；具备深入理解且落地过业界前沿专用量化稀疏经验者优先；有落地过端侧基础模型经验者优先； 4. 逻辑清晰，学习能力强，具备良好沟通、团队协作能力和技术项目管理能力。职位2：（模型优化）高级机器学习算法专家---深圳上海均可工作职责 1. 负责端到端或多模态大模型(VLM/VLA)压缩优化，覆盖高能效模型结构设计，量化/稀疏/剪枝/知识蒸馏等推理加速核心环节； 2. 负责端到端或多模态大模型(VLM/VLA)软硬联合优化方案设计，参与高效计算架构、异构计算系统的和工程落地，推动模型在端侧的性能极致优化； 3. 负责与算法团队深度合作，结合业务痛点，负责业务模型基模、新一代芯片架构的联合优化设计。任职要求 1. 硕士及以上学历，计算机/人工智能/数学等相关专业，具备三年以上模型压缩优化经验； 2. 精通transformer类模型或多模态大模型(VLM/VLA)原理，压缩优化技术栈，模型性能瓶颈分析等； 3. 具备GPU/DSP/NPU等自研芯片或FPGA 加速落地经验； 4. 逻辑清晰、学习能力强，具备前沿技术探索意识、良好沟通意识，以及团队协作能力和技术项目管理能力。具备以下任意经验者优先： a. 对自动驾驶模型压缩加速某一技术方向有深入研究，有关键创新性工作； b. 具备自动驾驶端到端模型落地量产经验； c. 具备多模态大模型(VLM/VLA)端侧落地量产经验。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：智能硬件/消费电子

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