岗位职责
- 与算法团队合作，在算法设计初期参与模型结构选型，并深度参与定制和优化模型结构
- 将各类主流AI模型（如CNN、Transformer、LLM、VLM等）部署到机器人端侧芯片，并进行极致的性能调优
- 深入理解芯片硬件架构（如NPU、GPU、DSP等），利用其特性（如稀疏计算、专用指令集）实现模型的高效推理，显著提升推理速度和能效比
- 主导并实施模型的量化（INT8/INT4/混合精度）、剪枝、蒸馏等压缩技术，在保证模型精度损失可控的前提下，大幅降低模型体积和计算开销
- 跟踪业界最新的模型架构（如LLM, VLM）和端侧加速技术，探索其在机器人场景下的应用可行性，并解决落地过程中的核心技术难题
职位要求
- 计算机，自动化，电子信息等相关专业，本科及以上学历，5年以上AI加速相关工作经验
- 精通C/C++/Python等编程语言，熟悉Linux开发环境，具备扎实的代码能力和良好的软件工程习惯
- 深入理解深度学习原理，熟悉主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)，具有独立开发能力
- 具备实际的模型部署经验，熟悉TensorRT、ONNX、TFLite等相关端侧推理框架
- 拥有在嵌入式设备（如ARM CPU, NPU, DSP）或AI芯片上面向量产的AI模型部署和优化的项目实战经验
- 有机器人、自动驾驶、移动设备等相关领域的AI落地经验者优先
- 符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
