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崗位職責(zé)： 1.負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛/智能駕駛相關(guān)感知模型（如OD、OCC、Lane、TFL、TFS、E2E等）和端到端模型的高效量化與加速，推動(dòng)模型在嵌入式終端平臺(tái)的上線(xiàn)落地； 2.參與模型從訓(xùn)練到推理的全流程優(yōu)化，包括模型轉(zhuǎn)換、量化、剪枝、蒸餾、加速等，提升模型推理效率和部署性能； 3.負(fù)責(zé)模型在NVIDIA Orin、NVIDIA Thor等芯片平臺(tái)上的性能優(yōu)化與落地，針對(duì)硬件特性進(jìn)行模型結(jié)構(gòu)適配與算子優(yōu)化； 4.根據(jù)業(yè)務(wù)需求，進(jìn)行CUDA、DSP等底層加速優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)高性能推理； 5.跟進(jìn)主流感知模型（如BEVFusion、Sparse4D、Transformer結(jié)構(gòu)、稀疏卷積等）的前沿部署方案，并推進(jìn)落地； 6.負(fù)責(zé)編寫(xiě)相關(guān)量化、加速流程文檔和工具腳本，支持自動(dòng)化部署與性能回歸測(cè)試。 任職要求： 1.計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷，2年以上AI模型量化與加速經(jīng)驗(yàn)； 2.熟練掌握Python、C/C 編程，具備扎實(shí)的代碼能力，熟悉主流深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch/ONNX/TensorRT等）； 3.熟悉模型量化、剪枝、蒸餾等模型壓縮與加速方法，具備實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)； 4.熟悉CUDA開(kāi)發(fā)及性能優(yōu)化，或具備DSP等異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)； 5.有BEVFusion、BevFormer,UniAD，Sparse4D等主流感知模型的量化部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 6.有Transformer結(jié)構(gòu)（如ViT、Swin Transformer等）、稀疏卷積（Sparse Convolution）相關(guān)模型的量化及部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 7.有NVIDIA Orin、Thor、TI TDA4、J5/J6、高通等芯片的模型加速部署經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； 8.具備良好的性能分析與調(diào)優(yōu)能力，能夠針對(duì)資源受限平臺(tái)進(jìn)行模型裁剪和推理加速； 9.具備良好的溝通、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與主動(dòng)學(xué)習(xí)能力。 加分項(xiàng)： - 有實(shí)際量產(chǎn)項(xiàng)目部署經(jīng)驗(yàn)，或參與過(guò)自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)的端到端上線(xiàn)； - 熟悉異構(gòu)計(jì)算（如FPGA、NPU等）、多芯片協(xié)同調(diào)度、模型自動(dòng)化部署工具鏈； - 英語(yǔ)良好，能閱讀、撰寫(xiě)技術(shù)文檔。