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崗位職責(zé)：
1、模型部署與優(yōu)化：將自動(dòng)駕駛端到端大模型部署至嵌入式算力平臺(tái)，如車載 SOC、加速卡等，實(shí)現(xiàn)模型的高效推理執(zhí)行。
2、模型壓縮與加速：開(kāi)展模型量化、剪枝、蒸餾等模型壓縮技術(shù)研究與工程落地，提升推理速度，降低資源占用，以滿足自動(dòng)駕駛實(shí)時(shí)性要求。
3、算子優(yōu)化與定制：針對(duì)部署平臺(tái)優(yōu)化算子性能，通過(guò)調(diào)用高效庫(kù)（如 TensorRT、cuDNN 等）或定制高性能算子，加速模型關(guān)鍵路徑。
4、訓(xùn)練 - 部署閉環(huán)協(xié)作：與算法團(tuán)隊(duì)密切協(xié)作，參與大模型訓(xùn)練與優(yōu)化策略制定，構(gòu)建訓(xùn)練 - 部署閉環(huán)，提升訓(xùn)練效率與部署適配性。
5、工具鏈開(kāi)發(fā)與迭代：參與構(gòu)建和持續(xù)迭代端到端模型部署工具鏈，實(shí)現(xiàn)模型從訓(xùn)練到部署的一鍵自動(dòng)化轉(zhuǎn)換與優(yōu)化流程。
任職資格：
1、了解端到端自動(dòng)駕駛模型或多模態(tài)大模型的結(jié)構(gòu)與運(yùn)行特性，熟悉主流深度學(xué)習(xí)框架，如 PyTorch、TensorFlow，及推理部署引擎，如 TensorRT、ONNX Runtime、TVM 等，有深度學(xué)習(xí)模型部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2、掌握模型量化（INT8、混合精度等）、剪枝、蒸餾等優(yōu)化技術(shù)，并有實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3、熟悉主流 AI 芯片，如 NVIDIA、華為昇騰、地平線、寒武紀(jì)等的硬件架構(gòu)，具備 CUDA 編程或其他底層優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
4、具備良好的 Python 和 C++ 編程能力，有工程化思維和優(yōu)秀的代碼規(guī)范意識(shí)。
5、有無(wú)人駕駛項(xiàng)目量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮。