具身智能模型剪枝量化工程师 40-70k·13薪
苏州 3-5年 统招本科 招1人 8月13日更新
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陈女士 2天前在线 已认证
猎头 · 上海高凡人力资源有限公司
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职位介绍
固定13薪+年终奖(可沟通期权),住房补贴 岗位职责 1. 模型压缩与量化 - 对感知/运控/决策模型进行 INT8 / FP16 / W4A8 等多精度量化,兼顾精度与速度 - 负责结构化/非结构化剪枝、知识蒸馏方案设计与落地 - 针对量化误差进行逐层分析,制定混合精度策略 2. 端侧部署优化 - 在 NVIDIA Jetson(TensorRT)、RK NPU(RKNN)等异构平台上完成模型转换与推理优化 - 分析模型在目标硬件上的算子瓶颈,进行算子融合、内存布局优化、推理图优化 - 对实时推理链路(感知+运控)建立 Latency / Throughput / 功耗 的性能基线与回归测试体系 3. 精度-效率协同设计 - 与算法团队协作,在模型训练阶段引入 QAT(量化感知训练)、稀疏化约束 - 评估不同压缩比下的精度衰减,给出压缩方案的 ROI 分析 - 针对 RL locomotion 模型、视觉感知模型制定差异化压缩策略 4. 工具链与基础设施 - 维护内部模型压缩工具链(ONNX / TensorRT / RKNN / OpenVINO 等) - 建立模型量化精度评测 pipeline,支持多任务、多硬件的自动化 benchmark 任职要求 基本要求 - 计算机、自动化、电子工程或相关专业本科及以上学历 - 3年以上模型压缩/量化/部署相关工作经验 - 扎实的深度学习基础,熟悉 CNN / Transformer / RL policy 网络结构 技术要求 - 熟练掌握 PTQ / QAT 量化流程,理解量化误差来源与校正方法(per-channel、KL散度、AdaRound 等) - 熟悉至少一种端侧推理框架:TensorRT / RKNN / NCNN / MNN / OpenVINO - 具备剪枝经验:通道剪枝、层剪枝、非结构化稀疏,了解 Lottery Ticket / SparseGPT 等方法者优先 - 能读懂并修改 PyTorch 模型代码,能做 profiling 和算子级分析(Nsight、RK 工具链等) - 熟悉 ONNX 模型转换链路,能处理自定义算子、动态 shape 等常见问题 加分项 - 有具身智能、机器人感知/运控模型压缩经验 - 有自动驾驶(BEV / occupancy / 端到端)模型轻量化落地经验 - 熟悉 ARM Mali / NVIDIA Ampere 架构,了解硬件底层内存带宽、cache 行为 - 有 RL policy 模型(PPO/SAC)端侧部署经验 - 了解 LLM 量化(GPTQ / AWQ / SmoothQuant)
其他信息
语言要求:不限
行业要求:人工智能

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更新时间:2026-08-14