职位描述
1. 参与训练后量化（PTQ）工具链的开发，实现 低精量化校准算法（KL 散度 / MSE 等）的代码与测试；
2. 协助完成量化模型的精度验证与误差分析，输出量化报告。任职要求
1. 硕士及以上，计算机 / 软件工程 / 人工智能 / 机器人等相关专业；
2. 精通 Python，熟悉 C++（C++14/17 基础）；
3. 熟练使用 PyTorch，了解模型训练、导出、推理的完整流程；有 ONNX / TensorRT 使用经验优先；
4. 了解低精量化概念，有课程或竞赛中量化部署经验优先；
5. 了解 LangChain / LLM / VLM 的基本原理，有调用 API 搭建 Demo 的经验优先；
6. 有 ROS2 课程或竞赛项目经历，了解机器人基础概念（运动学/传感器）；用过 Gazebo / Isaac Sim 等仿真器优先。
