职位描述：
1. 深入分析智驾领域数据处理特点，对 PyTorch/TensorFlow 等框架进行针对性优化，提升大规模点云、图像等多模态数据的训练效率。
2. 构建和优化跨 GPU/CPU 集群的分布式训练架构，实现高效数据并行和模型并行，支持 PB 级数据集训练。
3. 设计并实现针对摄像头、LiDAR、毫米波雷达等多传感器数据的高效预处理和特征提取流程。
4. 研究并实现模型量化、剪枝、知识蒸馏等技术，优化模型在车载计算平台的部署效率。
5. 跟踪领域前沿技术（如 LLM/VLM 等），探索其在智驾训练框架中的应用场景。
任职要求：
1. 对 LLM/VLM 系统，高性能计算方面感兴趣，对性能有执着追求
2. 精通 Python/C++，熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架源码。
3. 熟悉 Linux 系统编程，掌握多线程、分布式计算技术。具备 CUDA、OpenMP、CANN 等并行计算优化经验。
4. 自驱能力强，学习能力强，能够快速跟进业界最新技术
5. 有大规模深度学习训练框架优化、自动驾驶数据处理平台开发经验者优先。
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