AI算法-芯片协同工程师
深圳
硕士及以上
自动化类·计算机类
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职位介绍
我们希望你接触过/研究过以下方向之一：
模型权重量化（INT8/FP16/AWQ/GPTQ等）
模型部署（TensorRT/OpenVINO/TVM等，或多个芯片平台）
算子开发/集成（CUDA/昇腾/昆仑芯/RKNN等）
你会做什么：
参与大模型在自研芯片上的量化、部署、算子适配工作
配合架构团队完成模型→芯片的落地验证
搭建多芯片/多机互联的性能测试环境，分析带宽/延迟瓶颈
学习并实践模型拆分、算子融合、内存排布等软硬协同技术
我们希望你：
数学/应用数学/计算机/电子/自动化等相关专业，硕士/博士
对大模型结构（Transformer/Attention/KV Cache）有基础了解
有PyTorch/TensorFlow使用经验，写过至少一个完整推理demo
对CUDA或芯片部署有一定了解（哪怕只是课设/开源项目）
好学、动手能力强，愿意从0到1搭建系统
加分项：
有量化/剪枝/蒸馏等模型压缩经验
有TensorRT/TVM/ONNX等部署工具使用经验
对CUDA或芯片部署有一定了解（课设/开源项目）
了解CUDA算子，对GPU架构熟悉，对现阶段的AI推理芯片有一定的研究
了解多机互联/数据带宽/延迟优化
我们提供：
直接参与AI推理芯片从0到1落地的机会
与资深芯片架构师、RTL团队紧密协作
高速成长通道，可接触核心项目
