【27届校招】端侧 AI 推理优化 / 芯片适配工程师
职位描述
团队介绍：
我们是一支面向机器人应用落地与规模化量产的具身智能后训练团队，负责将前沿模型能力转化为能够在真实场景中稳定运行、持续创造客户价值的机器人产品。团队以实际业务需求和市场反馈驱动技术迭代，贯通数据采集、模型训练、真机评测、部署优化与量产交付全流程。在这里，研发同学不仅能探索 VLA、模仿学习和强化学习等前沿方向，还能在复杂真实环境中持续打磨技术，通过客户使用效果验证判断、调整方向，最终亲手推动算法从实验走向产品、从技术成果走向规模化价值。
岗位描述：
1.端侧推理引擎的优化与部署：在目标边缘 AI SoC/NPU（如 NVIDIA Orin）上优化推理时延、吞吐与功耗；
2.芯片 / SoC 适配：算子支持、推理框架适配（TensorRT / ONNX Runtime / 厂商 SDK 等）、Benchmark；
3.量化与精度对齐：PTQ/QAT，保证量化与部署后端侧精度与训练侧一致；
4.建立端侧推理 Benchmark 与性能基线，支撑芯片选型与算力降本；
5.与算法、系统集成协同，把端到端模型高效、稳定地落到量产硬件。任职要求
1.27届应届生，本科及以上学历，端侧 / 边缘 AI 推理部署经验；
2.熟悉推理框架与编译优化（TensorRT / TVM / SNPE / RKNN 等），了解 NPU/GPU 架构；
3.熟悉模型量化（INT8 / 混合精度）与量化精度调优；
4.熟练 C/C++ 与 Python，熟悉多线程编程、内存管理及性能分析工具（如Valgrind，Nsight等）,有使用CUDA、triton等工具编写高性能自定义算子经验优先；
5.有在量产硬件上做推理性能优化的实战经验。
【加分项】
有国产芯片（地平线、瑞芯微、寒武纪、昇腾等）适配经验；
自定义算子 / kernel 开发能力；
模型压缩（剪枝、蒸馏）经验。
培养与发展规划：
校招生入职即配备资深专业导师，提供技术、工程方法与职业发展的一对一全程指导，并结合个人特点定制清晰成长路径。
你将参与对接真实客户需求、机器人落地场景与量产交付的核心业务任务，完整覆盖从需求分析、方案设计到产品迭代的全流程，在市场反馈中同步提升技术深度、工程能力与业务判断力。
团队鼓励新人主动担当、快速试错、输出技术方案，让优质想法切实落地为产品能力。经过 1-2 年实践培养，能力突出者有机会成长为细分技术方向的负责人或核心骨干，独立牵头关键技术 / 业务模块的规划与迭代，协调资源推动落地并对结果负责，实现从校园新人到技术骨干乃至年轻负责人的快速成长。
