岗位职责
- 参与公司自研或开源（如MNN, TNN, NCNN, TVM, MLIR等）移动端推理引擎的开发，针对ARM CPU、GPU (Adreno/Mali)、NPU (Hexagon/Neural Engine) 进行算子性能优化；
- 负责深度学习模型的量化策略研究（PTQ/QAT），实现INT8/INT4甚至更低精度的推理加速，同时保证模型精度损失最小化；
- 参与LLM（大语言模型）或多模态模型在移动端的部署优化，包括KV Cache管理、显存优化、流式生成加速及低功耗推理策略；
- 研究和实现基于不同硬件后端的自动调度策略，提升模型在复杂场景下的推理效率和能效比；
- 参与模型转换工具、性能分析Profiler、调试工具的开发，提升算法工程师的端侧部署效率。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机、电子工程、数学、人工智能等相关专业；
- 精通 C/C++，熟悉现代C++标准（C++17/20），具备良好的代码风格和内存管理能力；熟悉Python脚本编写；
- 深入理解计算机体系结构，熟悉ARM架构特性（NEON指令集、缓存机制、内存对齐等），有汇编优化经验者优先；
- 熟悉主流深度学习框架（PyTorch, TensorFlow, ONNX），理解常见神经网络结构及算子原理；
- 了解多线程编程（pthread, std::thread）及并行计算技术（OpenCL, Vulkan, CUDA）。 【加分项】
- 有实际的移动端AI部署经验，或在GitHub上有相关开源项目贡献（如MNN, TNN, ncnn, llama.cpp等）；
- 熟悉模型量化原理，有处理过量化敏感模型或自定义量化算子的经验；
- 熟悉Transformer架构，有在移动端部署Llama, Qwen, ChatGLM等大模型的经验，了解Speculative Decoding等技术；
- 熟悉MLIR、TVM、XLA等编译器基础设施，有算子融合（Operator Fusion）或自动代码生成经验；
- 在ACM/ICPC、Kaggle或各类AI系统优化竞赛中获得过优异成绩。
