海淀区
职位详情
1.模型压缩与量化
负责感知/决策模型（如目标检测，占用网络，Transfomer，轨迹预测，端到端模型等）的量化，剪枝，蒸馏等优化技术研发，降低模型计算开销；
探索FP16/INT8混合精度量化方案，平衡模型精度与推理速度；
2.端侧部署优化
将优化后的模型部署至车载计算平台（如TI,Renesas,J6等），实现低延迟、高吞吐推理；
针对可编程硬核（如GPU、DSP、CUDA等）优化计算图结构，利用TensorRT、OpenVINO、OpenCL、MNN/TNN等框架提升推理效率。
3.性能调优与工具链开发
设计自动化量化校准工具链，支持PyTorch/TensorFlow到ONNX/TensorRT的端到端转换；
分析模型瓶颈（如算子融合、内存占用），优化端到端推理Pipeline；
开发工具链以支持量化掉点原因分析；
与算法团队合作制定量化感知训练（QAT）方案；
职位要求
1.熟练掌握PyTorch/TensorFlow框架，深入理解CNN/Transformer等模型结构
2.熟悉量化技术原理（如动态/静态量化、逐层校准、QAT），有TI/J6等部署工具实战经验
3精通C++，具备嵌入式Linux开发经验，熟悉多线程/内存优化技巧
4.熟悉自动驾驶核心算法（如BEV感知，占用网络，端到端等），了解L2+/L4级系统架构
5.熟悉DSP/CUDA可编程硬核编码
负责感知/决策模型（如目标检测，占用网络，Transfomer，轨迹预测，端到端模型等）的量化，剪枝，蒸馏等优化技术研发，降低模型计算开销；
探索FP16/INT8混合精度量化方案，平衡模型精度与推理速度；
2.端侧部署优化
将优化后的模型部署至车载计算平台（如TI,Renesas,J6等），实现低延迟、高吞吐推理；
针对可编程硬核（如GPU、DSP、CUDA等）优化计算图结构，利用TensorRT、OpenVINO、OpenCL、MNN/TNN等框架提升推理效率。
3.性能调优与工具链开发
设计自动化量化校准工具链，支持PyTorch/TensorFlow到ONNX/TensorRT的端到端转换；
分析模型瓶颈（如算子融合、内存占用），优化端到端推理Pipeline；
开发工具链以支持量化掉点原因分析；
与算法团队合作制定量化感知训练（QAT）方案；
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1.熟练掌握PyTorch/TensorFlow框架，深入理解CNN/Transformer等模型结构
2.熟悉量化技术原理（如动态/静态量化、逐层校准、QAT），有TI/J6等部署工具实战经验
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2025-11-19 14:45
IP属地：四川
成都劢云程信息技术有限公司
工作地址
鱼泡安全保障
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