助理工程师（大模型量化部署方向）

Job description

负责具身智能大模型在资源受限的机器人本体芯片上的落地问题，确保实时性、精度与功耗的平衡。

• 模型量化与精度恢复
• 负责将高精度浮点模型（Float32/16）转换为低精度整型模型（Int8/Int4）。
• 应用PTQ（训练后量化）和QAT（量化感知训练技术），解决量化过程中的精度损失问题，确保机器人在复杂场景下的操作准确性。
• 针对特定硬件架构（如英伟达Jetson系列、地平线、华为昇腾等）进行定制化量化适配。
• 推理引擎优化与算子开发
• 基于TensorRT、ONNX Runtime或自研推理框架，优化模型推理性能。
• 开发自定义高性能算子，解决带宽瓶颈和显存限制，提升吞吐量（Tokens/s或FPS）。
• 利用性能分析工具定位计算瓶颈，实施延迟优化。
• 模型轻量化与架构改进
• 跟进学界前沿，对现有模型结构进行剪枝、蒸馏等轻量化改造。
• 探索稀疏化技术，以适应机器人端侧有限的算力与功耗约束。
• 全链路工程落地协同
• 打通从云端训练到端侧部署的全流程链路，配合嵌入式与芯片工程师完成真机验证。
• 构建数据闭环，通过分析Bad Case反向指导数据清洗与增强策略，提升模型泛化能力。

生源资质

• 本科及以上学历。

专业要求

• 计算机、自动化、机器人、人工智能、机械电子工程等相关专业。

证书要求

• 能正常取得国家颁发的毕业证及学位证。

在校表现

• 党员、优秀毕业生、学生干部等优先考虑。

其他要求

• 身体健康，热爱机器人行业，乐于奉献，敢于挑战。