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崗位職責： 1.負責研究和開發基于各類神經網絡模型（Transformer，Diffusion，MLP等）的壓縮算法（如剪枝、量化、知識蒸餾等），提升模型效率并降低計算資源需求； 2.基于主流深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow等），優化模型性能與資源占用之間的平衡； 3.緊跟前沿壓縮技術（GPTQ、AWQ、QLoRA等），實現模型的8bit、4bit量化壓縮； 4.與算法團隊和工程團隊協作，將壓縮算法實現至現有場景中； 5.編制相關技術文檔，撰寫相關論文和專利。 任職條件： 1、學歷： 碩士研究生及以上； 2、專業：計算機、人工智能、自動化、機器人學等相關專業； 3、經驗及行業背景： 3年以上相關研究經驗； 4、特殊要求（知識、技能等)： （1）熟悉主流深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow），熟悉主流神經網絡架構（如Transformer、CNN、GRU、SNN等）； （2）掌握模型的輕量化技術，包括但不限于模型剪枝、量化、知識蒸餾、低秩分解等； （3）熟悉模型壓縮與加速的算法（如PTQ和QAT、在線量化和離線量化等），能夠針對模型設計高效的輕量化方案； （4）有模型開發或優化經驗、有模型剪枝、量化、蒸餾等輕量化技術的實際項目經驗者優先； （5）能夠緊跟領域的研究動向，具有較強的責任心、良好的溝通能力、組織協調能力與執行力。