地平线模型量化算法工程师
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…
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
以下工作内容选择其中一项即可。 1. 多模态大模型研发（VLM），微调多模态理解大模型，提升模型理解能力。 2. 大语言模型研发（LLM），微调大语言模型，提升模型的意图理解、总结能力和RAG能力。 3. CLIP类模型研发，研发资源受限条件下的小尺寸多模态大模型，降低云端大模型推理成本，兜底用户体验。 4. 检索增强系统研发（RAG），负责RAG系统的方案设计、离线建库和在线索引等功能研发，满足大模型用户智能检索需求。 5. 生成大模型研发（AIGC），微调AIGC大模型，为多模态大模型合成训练数据，降低数据采集的预算成本和时间成本。 6. 计算机视觉算法研发，包括但不限于检测、关键点、识别、跟踪等深度学习算法，支撑多品类自研算法落地，提升全链路算法流程效果。 7. 鱼眼矫正和VR算法研发，建设门锁灯塔项目的端到端能力。 8. 模型量化算法和工具研发，改善芯片自带量化算法性能，建设模型统一量化平台。 9. 模型训练数据建设，建设数据获取、处理、分析、合成的能力，降低成本，提升效率。
-负责设计和研发自动驾驶模型MLOps能力，提升自动驾驶车端/云端模型的迭代效率 -负责设计和研发自动驾驶模型托管能力，提升自动驾驶模型生产的自动化程度 -负责设计和研发AutoML算法，提升自动驾驶模型生产的自动化程度 -负责设计和研发模型蒸馏和量化算法，保障自动驾驶模型自动生产的效果
1.参与LLM、多模态大模型压缩加速方案研究，包括投机采样、稀疏化、量化和蒸馏等方法； 2.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； 3.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，实现高速推理方案。
1.负责特定芯片上的AI工具链开发； 2.负责针对AI芯片的模型压缩、量化等优化算法开发； 3.负责面向低比特的模型量化和加速优化算法研究；