深度学习推理加速工程师
岗位摘要
负责推理加速算法的研发和实现，包括但不限于模型剪枝、模型量化、模型蒸馏、模型压缩等；负责深度学习模型的量化和蒸馏，实现高效的模型压缩和部署，提高模型的运行效率和推理速度；负责LLM模型的端到端部署，包括但不限于推理引擎的开发、模型优化和压缩、模型部署的端到端流程设计等
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岗位职责
- 负责推理加速算法的研发和实现，包括但不限于模型剪枝、模型量化、模型蒸馏、模型压缩等
- 负责深度学习模型的量化和蒸馏，实现高效的模型压缩和部署，提高模型的运行效率和推理速度
- 负责LLM模型的端到端部署，包括但不限于推理引擎的开发、模型优化和压缩、模型部署的端到端流程设计等
任职要求
- 具有深度学习推理加速和优化的经验，熟悉常见的加速技术，如剪枝、量化、分布式推理等，并能够根据不同场景和硬件平台进行针对性的优化
- 熟悉常见的模型量化技术，如低精度量化、动态量化等，并能够进行模型的量化优化
- 熟悉常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并能够根据业务需求进行算法实现和调试
- 熟悉LLM相关的算法技术以及推理加速方法
- 具备较强的团队合作和沟通能力，能够与团队成员、业务部门紧密协作，完成项目交付和技术创新
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