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顶尖应届-算法研究员(Efficient Architecture Design)-自动驾驶
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- 研究面向车端约束的智驾模型架构，在设计阶段融入延迟、算力、内存预算，联合优化精度与推理效率；
- 分析车端平台执行特性，将硬件约束抽象为架构设计准则；
- 探索高效架构前沿（Efficient Attention、结构稀疏、MoE、硬件感知搜索等）及量化/低精度技术，提升模型部署友好性；
- 跟踪 LLM 高效架构演进（线性注意力、KV Cache 优化、Speculative Decoding 等），评估其在智驾多模态模型中的迁移价值；
- 与部署及系统团队协作，建立可部署性评估闭环；
- 参与训练效率改进（低精度训练、数据流水线、并行策略），缩短模型研发周期。
Qualifications
- 计算机视觉、机器学习、自动驾驶或NLP等相关方向硕士或博士学历；
- 在高效模型设计方向有研究积累，有顶会论文（CVPR / ICLR / NeurIPS / ICML / MLSys 等）优先；
- 对计算硬件有超出典型算法研究者的理解——能分析 FLOPs 与实际 latency 的差异来源；
- 熟练使用 PyTorch，能独立完成模型设计、训练与性能 profiling；
- 良好的跨团队协作能力。
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