岗位职责：
一、深度学习算法研发与优化
1、负责前沿深度学习算法（如多模态模型、强化学习、大语言模型）的研究与实现，优化模型训练效率及推理性能；
2、探索模型压缩、量化、稀疏化等技术，提升算法在端侧/边缘设备的部署效率；
二、端云协同架构设计
1、设计AI模型在云-边-端异构环境下的协同计算方案，优化数据传输与计算资源分配，降低时延与能耗；
2、开发跨平台（CPU/GPU/NPU）的统一推理框架，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架的无缝适配；
三、异构计算与性能调优
1、针对AI任务优化异构硬件（如GPU、FPGA、NPU）的计算性能，开发高性能算子库（如矩阵计算、卷积加速）；
2、探索基于XLA、OpenCL、Vulkan等技术的编译优化策略，提升模型在移动端/服务器的运行效率
四、AI系统全栈优化；
1、构建AI全链路性能评估体系，制定算力分配、内存管理、通信协议等优化标准；
2、参与开源工具链（如TACO Kit、Neural Compressor）的集成与二次开发，实现模型量化、剪枝等自动化优化；
任职要求：
一、教育背景
计算机科学、电子工程、数学或相关专业博士学历，研究方向聚焦深度学习、分布式系统、计算机体系结构等
二、技术要求
1、精通至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉模型训练与部署全流程优化；
2、熟悉异构计算原理，具备GPU/NPU编程（CUDA/OpenCL）或硬件加速经验者优先；
3、掌握C++/Python，具备高性能计算或算法工程化经验，熟悉数据结构和并行编程。
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