職責描述：1. 基于異構計算平臺，重點優(yōu)化和部署自動駕駛領域相關的神經網絡模型，特別是在邊緣計算設備上的量化實現；2. 負責神經網絡模型的量化算法精度評估與實踐，包括QAT（Quantization-Aware Training）和PTQ（Post-Training Quantization）等，確保模型在資源受限環(huán)境中的高效運行；3. 評估并實施神經網絡模型的壓縮算法，如剪枝、蒸餾等，提升模型在異構平臺上的推理速度與性能。任職要求：基本要求: 1. 具有在邊緣計算設備中部署神經網絡模型的經驗，熟悉CNN、Transformer、LSTM等常見神經網絡模型架構；2. 有豐富的量化模型優(yōu)化經驗，熟悉QAT、PTQ等常見的量化技術，并能有效應用于自動駕駛相關場景；3. 主動學習、良好的溝通能力和團隊合作精神；加分項：1. 有作為主要貢獻者參與并落地交付過自動駕駛項目的經驗；2. 熟悉BEV感知、圖像感知、Lidar感知、時空融合、軌跡預測等神經網絡模型，特別是這些模型的量化與壓縮；3. 從事過AI相關軟件開發(fā)，包括AI編譯器、AI算子庫及AI推理/訓練框架，具備模型量化與推理加速的經驗；4. 有使用或開發(fā)過PPQ量化框架的經驗，能夠在實際項目中靈活應用該工具進行模型量化與優(yōu)化；5. 在AI領域的頂會或期刊發(fā)表過有關模型量化、優(yōu)化的論文。

黑芝麻智能科技有限公司是優(yōu)勢的車規(guī)級智能汽車計算芯片及基于芯片的解決方案供應商。黑芝麻智能成立于2016年，于2024年正式在香港交易所主板掛牌上市，股票代碼2533.HK。公司從用于自動駕駛的華山系列高算力芯片開始，2023年推出了武當系列跨域計算芯片，以滿足對智能汽車先進功能的更多樣化及復雜需求，同時開始拓展更多應用領域。公司自有的車規(guī)級產品及技術為智能汽車配備關鍵任務能力，包括自動駕駛、智能座艙、先進成像及互聯(lián)等。通過由公司自行研發(fā)的IP核、算法和支持軟件驅動的SoC和基于SoC的解決方案，提供全棧式自動駕駛能力以滿足客戶的廣泛需求。