地平线模型量化算法工程师
社招全职算法序列地点：北京 | 上海状态：招聘
任职要求
【任职要求】 1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、电子、软件工程的直接相关专业，或运筹学、统计学、数学类的基础专业； 2. 熟悉自动驾驶感知，预测…
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工作职责
【工作职责】 1. 负责大模型和业务模型的量化方案设计与落地，包括LSQ、动态量化等量化过程的优化、模型latency优化、模型迭代等 2.负责模型关键算子优化，提升推理性能与硬件利用率，降低显存占用并提升吞吐 2. 使用模型优化技术，包括模型低精度量化、模型压缩/裁剪，熟悉大模型的量化、长上下文推理优化等 3. 参与软硬件协同优化设计，与硬件团队协作，参与硬件设计和优化，提升模型在硬件平台的执行效率
包括英文材料
学历+
自动驾驶+
https://www.youtube.com/watch?v=_q4WUxgwDeg&list=PL05umP7R6ij321zzKXK6XCQXAaaYjQbzr
Lecture: Self-Driving Cars (Prof. Andreas Geiger, University of Tübingen)
https://www.youtube.com/watch?v=NkI9ia2cLhc&list=PLB0Tybl0UNfYoJE7ZwsBQoDIG4YN9ptyY
You will learn to make a self-driving car simulation by implementing every component one by one. I will teach you how to implement the car driving mechanics, how to define the environment, how to simulate some sensors, how to detect collisions and how to make the car control itself using a neural network.
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社招5年以上TEG公共技术
1.深度参与LLM大模型压缩加速方案研究，包括不限于：； 2.投机采样：适配LLM模型架构特性，探索Prefill / RL等场景下优化加速方案； 3.稀疏化：Sparse Attention，KV-Cache压缩，模型结构剪枝等优化技术，协同框架定制化稀疏方案，提升模型推理性能； 4.量化：优化Transformer中 Linear/KV-Cache/Attention量化算法，适配FP8/INT8/NVFP4等量化方案及不同硬件后端。探索极低bit量化训练方案，深度协同硬件联合优化，实现模型体积极致压缩和性能突破，并推动实际业务落地； 5.新技术：聚焦长上下文，多轮对话优化等压缩加速优化技术研究； 6.设计可落地的大模型压缩算法及成本优化方案，助力大模型的性能加速，不限于模型结构/软硬协同优化； 7.分析业务性能瓶颈和模型特点，定制化开发大模型压缩优化工具，实现一站式模型压缩-部署的高速推理方案； 8.参与前沿的模型压缩加速算法研究，追踪领域前沿工作，撰写并发表顶会论文。
更新于 2026-06-08深圳