智能体工程 - 量化基础设施方向
岗位摘要
负责大模型量化算法研究与实现，覆盖PTQ/QAT/低比特量化在大模型及多模态模型的应用，针对GPU/NPU/端侧芯片等硬件设计并优化量化方案，平衡精度与推理性能；构建智能体原生的统一量化研发工作流，实现从量化方案定义到跨硬件落地交付的全流程自治闭环
岗位职责
- 负责大模型量化算法研究与实现，覆盖PTQ/QAT/低比特量化在大模型及多模态模型的应用，针对GPU/NPU/端侧芯片等硬件设计并优化量化方案，平衡精度与推理性能
- 构建智能体原生的统一量化研发工作流，实现从量化方案定义到跨硬件落地交付的全流程自治闭环
- 搭建标准化量化评测体系，推动基础设施向自我优化的智能体驱动系统演进
- 跟踪量化与智能体基础设施前沿技术，在真实跨硬件量化项目中完成技术落地与迭代
任职要求
- 硕士及以上学历，计算机/人工智能/电子工程相关专业
- 熟练使用Python，熟悉Transformer架构，了解大语言模型结构特点与计算瓶颈，具备扎实的代码能力
- 深入理解模型量化原理，熟悉PTQ/QAT等技术，掌握GPTQ/AWQ/SmoothQuant等主流量化算法实现
- 扎实的加速器硬件和AI基础设施系统知识，具备对应算子开发与性能调优经验
- 具备复杂系统拆解与问题定位能力，对评测敏感，能判断量化指标可信度与实验有效性
- 认可AI原生方向，具备快速跟进前沿研究与算法复现能力
加分项
- 量化相关论文发表或开源项目贡献，具备跨硬件平台软硬协同优化经验
- 熟悉 KV Cache/Activation 量化等大模型量化与推理优化技术，有 TVM/MLIR/ONNX Runtime 等 AI 编译器相关实践经验
- 有 Agent 评测体系 / 量化 Harness 建设经验，或评测体系 / 评测集构建经验（用例生成、LLM-as-judge 等）
- 对 Agent 有深入实践（tool use/planning/multi-agent 等），有活跃开源项目或对社区有实质贡献
福利待遇
- 量化相关论文发表或开源项目贡献，具备跨硬件平台软硬协同优化经验
- 熟悉KV Cache/Activation量化等大模型量化与推理优化技术，有TVM/MLIR/ONNX Runtime等AI编译器相关实践经验
- 有智能体评测体系/量化测试框架建设经验，或评测体系/评测集构建经验（用例生成、LLM-as-judge等）
- 对智能体有深入实践（工具使用/规划/多智能体等），有活跃开源项目或对社区有实质贡献