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崗位職責： 1.負責自動駕駛/智能駕駛相關感知模型（如OD、OCC、Lane、TFL、TFS、E2E等）和端到端模型的高效量化與加速，推動模型在嵌入式終端平臺的上線落地； 2.參與模型從訓練到推理的全流程優化，包括模型轉換、量化、剪枝、蒸餾、加速等，提升模型推理效率和部署性能； 3.負責模型在NVIDIA Orin、NVIDIA Thor等芯片平臺上的性能優化與落地，針對硬件特性進行模型結構適配與算子優化； 4.根據業務需求，進行CUDA、DSP等底層加速優化，實現高性能推理； 5.跟進主流感知模型（如BEVFusion、Sparse4D、Transformer結構、稀疏卷積等）的前沿部署方案，并推進落地； 6.負責編寫相關量化、加速流程文檔和工具腳本，支持自動化部署與性能回歸測試。 任職要求： 1.計算機、自動化、電子工程等相關專業本科及以上學歷，2年以上AI模型量化與加速經驗； 2.熟練掌握Python、C/C 編程，具備扎實的代碼能力，熟悉主流深度學習框架（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，具備實際項目經驗； 4.熟悉CUDA開發及性能優化，或具備DSP等異構計算平臺的優化經驗； 5.有BEVFusion、BevFormer,UniAD，Sparse4D等主流感知模型的量化部署經驗者優先； 6.有Transformer結構（如ViT、Swin Transformer等）、稀疏卷積（Sparse Convolution）相關模型的量化及部署經驗者優先； 7.有NVIDIA Orin、Thor、TI TDA4、J5/J6、高通等芯片的模型加速部署經驗優先； 8.具備良好的性能分析與調優能力，能夠針對資源受限平臺進行模型裁剪和推理加速； 9.具備良好的溝通、團隊協作與主動學習能力。 加分項： - 有實際量產項目部署經驗，或參與過自動駕駛感知系統的端到端上線； - 熟悉異構計算（如FPGA、NPU等）、多芯片協同調度、模型自動化部署工具鏈； - 英語良好，能閱讀、撰寫技術文檔。