【上海智能座舱AI大模型架构师（端侧落地方向）招聘】-猎头顾问上海招聘信息-猎聘

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职位介绍: 工作职责 1. 架构设计：舱驾一体平台AI大模型（含座舱大模型、智驾大模型及多模态融合模型）的整体系统架构设计与技术演进规划，确保方案在当代自研芯片平台上的高性能、低功耗及车规级高可靠性。 2. 舱驾一体AI商用落地：大模型“端云协同”架构设计，规划云端训练/微调与端侧实时/隐私推理的协同机制；NPU在舱驾融合场景下的商用落地，实现跨域（座舱、仪表、ADAS）的算力池化、动态调度与硬件资源隔离。 3. 全栈链路打通：大模型从应用层到硬件层的全套技术链路打通。覆盖Android（IVI）、ADAS系统，协同中间件团队，实现大模型能力在车载业务场景中的无缝集成。 4. 端侧推理与性能优化：端侧大模型的部署优化，模型量化、剪枝、KV Cache优化等技术落地；协同芯片部门，针对自研NPU/GPU进行算子开发、性能调优及编译器（如MLIR/TVM）工具链的适配与优化。 5. 异构计算与资源调度：设计并优化ARMv9 CPU与自研NPU/GPU/DSP之间的异构计算调度策略，解决内存带宽瓶颈、多OS环境下的资源隔离与共享问题，保障系统稳定性。 6. 技术指导与商用交付：指导开发团队攻克端侧大模型落地难题；与解决方案开发团队紧密合作，制定技术标准与实践，确保架构方案高质量、按时商用落地。工作要求 1. 学历与经验：计算机、微电子、人工智能等相关专业本科及以上学历；5年以上系统架构或AI底层软件开发经验，至少2年以上车规级/移动端大模型端侧落地实战经验。 2. 硬件与底层知识：深入理解ARMv9架构，精通NPU/GPU等AI加速器的底层原理；熟悉自研AI芯片的算法映射、自定义算子开发、性能Profiling及编译器前端/后端优化知识。 3. 系统与全栈能力：精通Android及Linux系统架构；熟悉主流端侧推理框架（如MNN, TFLite, NCNN, TensorRT或自研推理引擎），掌握NNAPI、HAL层定制、V4L2/DRM及驱动层交互机制。 4. 模型优化技能：熟练掌握大模型端侧部署核心技术，包括INT8/INT4量化、结构化剪枝、蒸馏技术，以及多模态模型在受限算力下的轻量化改造经验。 5. 架构与软技能：具备出色的系统级架构设计能力和技术领导力；熟悉车载通信中间件（如SOME/IP, DDS, ROS2）；具备优秀的跨部门（芯片、算法、应用）沟通协调能力和强烈的商业结果导向。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：电子/半导体/集成电路

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