系统开发主任工程师(端侧模型部署工程化方向)-成都/上海 28-55k·15薪
成都 5-10年 统招本科 招3人 8月15日更新
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武女士 1天前在线 已认证
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职位介绍
岗位职责: 1. 端侧模型部署 负责大模型(LLM/VLM)在智能座舱端侧的工程化部署,完成从训练模型到端侧推理引擎的模型转换、量化、编译与优化。支持高通/英伟达等座舱芯片平台的大模型产品化部署。 2. 模型量化与压缩 负责大模型的量化部署工作,针对不同芯片平台的算子能力与工程特性,设计差异化的量化策略(PTQ/QAT),覆盖FP4/INT4/INT8/FP16等多种精度,优化量化前后的精度损失。熟练运用INT4低比特量化与GPTQ等后训练量化算法,在保证精度的前提下最大化压缩模型体积、降低内存带宽占用。 3. 推理性能优化 负责端侧大模型部署过程中的性能调优,包括但不限于:计算图优化与算子融合、KV-Cache动态内存管理(如Paged KV Cache)、内存带宽优化与DDR访问优化、token生成速度优化、投机采样(Speculative Decoding)等。针对高通NPU或英伟达GPU/DLA架构特性进行算子适配与深度优化。 4. 工具链与工程化 熟练使用高通QNN(Qualcomm Neural Network SDK)工具链完成模型转换、量化、编译及性能分析;或熟练使用英伟达CUDA、TensorRT及TensorRT Edge-LLM推理框架完成端侧大模型的部署与优化。编写Shell/Python脚本实现模型转换、量化及精度验证的自动化流程。 5. 量产落地与技术支持 配合算法团队完成模型从云端训练到车机端侧部署的全流程适配,解决内存、算力、时延等性能瓶颈。编写技术文档并输出部署标准化流程。 任职要求: 1、计算机/电子工程/自动化/软件工程等相关专业本科及以上学历 2、3年以上嵌入式平台AI模型部署经验,具备至少1个量产项目经验 熟练掌握C/C++及Python,具备良好的计算机体系结构知识和嵌入式开发能力 3、熟悉深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)及模型优化技术 4、平台与工具链要求(满足以下至少一项) 高通平台方向:熟悉高通骁龙平台NPU/Hexagon DSP架构; 5、精通QNN工具链全流程,包括模型转换(ONNX/Caffe/TFLite→QNN)、量化(QAT/PTQ)、编译及QNN Profiler性能分析; 6、有高通平台端侧大模型量产部署经验 英伟达平台方向:熟悉NVIDIA Jetson Orin/DRIVE平台架构; 7、精通CUDA编程及TensorRT推理优化;熟悉TensorRT Edge-LLM推理框架,有LLM/VLM在Orin平台上的端侧部署经验; 8、了解Jetson Orin平台FP16/INT8/INT4精度部署 加分项: 深入理解Transformer架构核心算子(Attention、FFN、LayerNorm)的底层实现与优化方法 熟悉模型轻量化技术(剪枝、知识蒸馏等) 具有多模态大模型(VLM)量化部署与优化经验 有车规级嵌入式开发经验(智能座舱/ADAS方向) 熟悉端侧大模型推理机制,如计算图执行、KV缓存优化、投机采样策略等
其他信息
语言要求:不限
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