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阶跃星辰

端侧大模型压缩算法工程师(实习)

地点:北京 薪资:300-500元/天 日期:2026-03-03

岗位摘要

负责端侧大模型在手机、智能座舱及智能硬件等终端的压缩部署工作;负责端侧大模型的前沿压缩算法研究,推动剪枝、量化、蒸馏、稀疏化等技术的创新与应用;探索与攻关端侧大模型的低精度训练技术,从训练阶段优化模型对低精度计算的适应性

岗位职责

  • 负责端侧大模型在手机、智能座舱及智能硬件等终端的压缩部署工作
  • 负责端侧大模型的前沿压缩算法研究,推动剪枝、量化、蒸馏、稀疏化等技术的创新与应用
  • 探索与攻关端侧大模型的低精度训练技术,从训练阶段优化模型对低精度计算的适应性
  • 研究与设计硬件友好的低精度量化算法,协同底层算子团队,实现在异构硬件上的极致性能优化

任职要求

  • 精通模型压缩理论:深刻理解剪枝、量化、知识蒸馏、稀疏化、低秩分解等技术的数学原理与工程权衡,具备独立的技术选型与改进能力
  • 具备顶尖的大模型量化研究与工程经验:深入理解LLM量化前沿(如SmoothQuant, AWQ, GPTQ, QuaRot),具备丰富的实战调优经验,能针对不同架构与任务进行算法创新
  • 拥有系统级的问题解决能力:能系统性定位低精度部署中的性能与精度瓶颈,建立从量化误差分析、调试到验证的完整方法论
  • 具备硬件感知的优化思维:熟悉主流端侧硬件(ARM CPU, Adreno/Mali GPU, Qualcomm/MTK NPU)的计算单元、内存架构与低精度指令集,能据此进行算法与协同设计
  • 卓越的研究背景优先:在CVPR、ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等顶级会议以第一作者发表过模型压缩、计算加速或相关领域的论文,或拥有公认的同等技术影响力(如主流开源项目核心贡献)

福利待遇

  • 实习薪资300-500元/天
  • 每周工作4天,实习周期4个月
  • 参与端侧大模型前沿技术研究的机会
  • 与顶尖算法团队和硬件团队协同工作的平台

工作地址

北京海淀区大恒科技大厦南座9层