**关于我们**：
我们是一家深度科技初创公司，专注于构建**节能的快速边缘AI引擎**，特别针对最新的**笔记本电脑芯片**，包括CPU、集成GPU和NPU。我们的目标是推动**边缘设备上AI推理效率**的界限，在无需重新训练模型的情况下优化性能。我们正在寻找一位**高技能的应用AI研究员**加入我们的团队，帮助优化推理和微调技术，以提升最先进的AI模型。
• **职位概述**：
作为一名**应用AI研究员**，您将专注于**底层优化**，以加速AI推理和微调，利用先进的技术和框架。您将与我们的技术团队紧密合作，以在异构架构（CPU、GPU和NPU）上实现高效执行。
• **职责**：
- 研究和开发**AI推理和微调**的底层优化。
- 优化**AI**工作负载以实现高效执行，包括量化、剪枝和稀疏技术。
- 研究**跨设备执行策略**，确保在CPU、GPU和NPU之间高效分配计算。
- 实施**内存和计算优化**。
- 改善实时AI工作负载的**延迟、吞吐量和能效**。
- 与软件工程师合作，将优化集成到生产流水线中。
- 了解AI推理、硬件加速和**强化学习（RL）**技术的最新进展（加分项）。
• **要求**：
- **5-7年**AI研究、优化或系统工程经验。
- 在**PyTorch**方面有很强的专业知识，包括TorchScript、TorchDynamo和其他加速技术。
- 精通**底层优化**技术，如向量化、内存优化和CUDA/OpenCL编程。
- 具有量化、剪枝和知识蒸馏等**模型压缩**技术的经验。
- 熟悉**AI编译器**（如TensorRT、TVM、XLA、MLIR、Triton）。
- 理解**异构计算架构**（CPU/GPU/NPU）及其在AI工作负载中的交互。
- 在**数值计算、分析和性能调优**方面有很强的背景。
- 具有**ONNX、TensorFlow、JAX**或其他ML框架的经验是加分项。
- 具备**强化学习（RL）**知识是一个显著优势。
• **加分项**：
- 有使用**英特尔OpenVINO**或其他特定供应商加速框架的经验。
- 对开源AI/ML项目有贡献。
- 熟悉**分布式训练**和推理技术。
- 在ML系统、优化或推理加速方面有研究发表。
• **为什么加入我们？**
- 参与解决具有现实世界影响的前沿AI优化问题。
- 成为快速发展的初创公司的一部分，您的贡献将直接影响产品。
- 具有竞争力的薪资和股权选择。
- 灵活的工作环境（可混合/远程）。
- 与充满热情的AI和系统专家团队合作。
如果您对在下一代硬件上优化AI模型的效率和性能感到兴奋，我们期待您的加入。
