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        "requirements_text": "边缘推理\n图像算法\n深度学习\n大模型算法\n多模态算法\n算法工程化经验\n并行计算\n嵌入式开发\n优秀开源项目经历\nC/C++\nvlm\n模型加速/性能优化\nPython\n【岗位职责】\n1.负责推理框架在边缘异构平台（NVIDIA Jetson 及国产边缘 AI 芯片）的移植适配与性能调优，构建跨硬件平台统一推理部署能力\n2.负责自定义算⼦与⾼性能 Kernel 开发：基于 CUDA/Triton/CUTLASS、TensorRT Plugin 及 NPU ⾃定义算子机制，开展算子融合、访存与并⾏调度优化\n3.负责模型量化与部署：CV 模型 INT8/FP16 量化（PTQ/QAT）、VLM/LLM 边缘侧部署（W4A16/W8A8、AWQ/GPTQ/SmoothQuant、FP8 量化、KV Cache 量化等），并应用 vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp 等框架调优\n4.负责边缘侧图像处理/视频链路硬件加速（OpenCV、CUDA、RGA/VPI/ISP），搭建低延迟端到端视频处理管线（Zero-Copy、硬编硬解）\n5.深入零售门店场景，输出芯片选型、算力规划与部署架构建议，支撑门店 AI 盒子、边缘服务器等规模化落地\n【任职要求】\n1.硕士及以上，计算机、电子工程、自动化、集成电路等相关专业，3 年以上边缘推理/高性能计算经验；\n2.精通 C/C++，熟悉 Linux 嵌入式开发、交叉编译、多线程与内存管理\n熟悉 CUDA 编程（Tensor Core、共享内存等），有 CUDA/Triton/TensorRT Plugin 算子开发调优实战，熟练使用 Nsight 等性能工具\n3.熟悉 TensorRT、ONNX Runtime 及至少一种国产 NPU 工具链，能独立完成模型转换、量化校准、精度排查与性能调优\n4.理解 CNN/Transformer 结构，熟悉 INT8 PTQ/QAT 及大模型权重量化（W4A16/W8A8、AWQ/GPTQ/SmoothQuant），了解 FP8/INVFP4、KV Cache 量化等前沿技术\n5.有业务场景意识，以落地交付为导向；能熟练运用 AI Coding 工具，测试驱动开发",
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