职位描述
岗位定位：负责AI相关模型，端侧AI交互等场景功耗设计、验证与优化，从全局维度降低整机功耗、保障体验。
岗位职责：
负责 Android 平台端侧 AI 模型推理场景的功耗分析与优化，降低 AI 功能能耗与发热，提升运行能效；
建立大模型、多模态及语音场景的功耗评测方法，分析模型推理各阶段的计算、访存及系统资源使用特征，定位能耗瓶颈；
结合 AI 推理负载特征，优化 CPU/GPU/NPU 资源调度、频率策略及电源管理策略，在响应时延、吞吐和模型效果约束下提升能效；
分析持续推理及实时语音交互场景中的温升、热降频与能效变化，协同优化温控和推理执行策略；
与算法、推理框架及芯片平台团队协作，评估模型量化、计算后端选择、硬件加速及算子执行方案的能耗收益，推动优化落地；
建立功耗回归验证机制，以单次任务能耗、单位 Token 能耗、实时语音处理能耗及温升等指标跟踪优化效果。任职要求
计算机、电子信息或相关专业本科及以上学历，具备 Android/Linux 平台功耗分析与优化经验；
熟悉移动平台电源管理机制，具备资源调度、DVFS、系统唤醒或温控策略相关的优化实践；
熟练使用功耗仪及 Perfetto、simpleperf、ftrace 等分析工具，能够结合功耗曲线与系统 Trace 完成问题定位、能耗归因和优化验证；
理解 LLM 及 MoE 等典型模型架构与推理原理，熟悉 Attention、KV Cache、专家路由及稀疏激活等机制，能够分析 Prefill、Decode 等阶段的计算、访存特征及其对功耗的影响；
理解 Omni 多模态模型及 TTS、ASR 等语音模型的工作原理，熟悉流式推理、跨模态交互及实时处理中的负载特征，能够结合业务场景识别能耗瓶颈并制定优化方案；
熟悉 C/C++，具备 Android Native、HAL 或 Linux Kernel 相关模块的开发与调试经验；
具备数据驱动的问题分析能力，能够独立推进功耗问题的定位、方案实施及效果验证，并与算法、系统和芯片平台团队有效协作。
加分项：
有端侧大模型、多模态模型或实时语音交互场景的功耗优化经验；
有 Qualcomm、MediaTek 等移动芯片平台的 AI 能效调优经验；
熟悉 QNN、LiteRT、MNN、llama.cpp 等推理框架或 SDK；
有模型量化、算子融合、KV Cache 管理或异构计算相关优化实践；
有量产产品中的 AI 能耗、温升或续航优化成果。
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