职位描述
核心职责
负责端侧大模型在手机、驾舱及智能硬件等终端的压缩部署；
负责量化算法前沿研究与攻关，开展QAT、PTQ等模型量化技术研究，重点攻关2bit QAT训练技术；
搭建PTQ&QAT的量化框架和配套工具体系，建立量化误差分析、调试、验证的完整方法论，支撑量化问题快速定位，持续迭代量化算法效果。任职要求
熟悉PTQ、QAT两类量化方法的理论，具备完整且体系化的量化架构知识储备，有独立的技术选型和算法探索能力；
具备2bit/4bit 超低比特量化落地经验，熟悉PTQ三阶段相关的量化算法（如AWQ、SpinQuant、AdaRound、GPTQ等），熟悉QAT极低比特量化算法（如BitNet、EFQAT、PARQ等）；
具备丰富的实战调优经验，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；
自研 / 参与搭建过 PTQ/QAT 量化框架，做过量化仿真与板端一致性对齐工作优先；
在 CVPR、ICLR、NeurIPS、ICML、ACL 等顶会以一作发表模型压缩、计算加速相关论文；或为开源量化项目核心贡献者优先。
允许3个月内投递4个职位，请选择适合的职位进行投递
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