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【27届校招】模型量化部署工程师

QCraft AI  •  Onsite  •  17 hours ago
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Job Description

【27届校招】模型量化部署工程师
苏州、北京
校招
正式
互联网 / 电子 / 网游
职位描述
- 模型量化实施:负责自动驾驶模型(CNN/BEV/Transformer/E2E/VLA)在目标芯片上的INT8/INT16/FP16量化工作。
- 掉点分析与优化:深入分析量化带来的精度损失,定位敏感层,通过权重校正、偏置校正、敏感度分析等手段恢复模型精度。
- QAT/PTQ落地:根据模型特性选择合适的量化算法和量化策略,搭建微调环境,执行量化感知训练以修复精度。
- 工具链适配:使用各芯片厂商提供的量化工具(如AIMET, Horizon Pytorch Plugin等)进行模型转换与验证。
- 精度验证:建立完善的量化精度评估体系,对比浮点模型与定点模型的输出差异,输出详细的量化分析报告。
- 模型部署:完成模型编译和板端适配,让模型在板端高效运行,并保证结果的正确性。
职位要求
- 经验要求:计算机、自动化等相关专业本科及以上学历,有深度学习模型优化或部署经验。
- 理论知识:深入理解量化基本原理,熟悉常见量化优化算法。
- 量化优化经验:
- 具备丰富的量化掉点排查经验,能熟练使用特征图可视化、层间误差分析等方法定位精度瓶颈。
- 掌握常见的精度恢复手段,如Bias Correction、Equalization、AdaRound等。
- QAT实战能力:熟悉PyTorch/TensorFlow的量化接口,有实际搭建QAT流程、配置伪量化节点、处理量化算子融合的经验。
- 框架与工具:熟练使用PyTorch,了解ONNX中间表示;熟悉TensorRT、TFLite或TVM中至少一种推理框架的量化流程。
- 芯片适配:了解地平线、高通或英伟达芯片架构者优先,有复杂模型(异构、多任务、上万节点)量化掉点问题解决的经验者优先。
加分项
- 对端到端和VLA模型的量化难点有研究或实践经验。
- 熟悉混合精度量化策略,能根据硬件特性自动搜索最优量化位宽。
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QCraft AI

About QCraft AI

Established in 2019, QCraft, a world-leading provider of general autonomous driving (AD) solutions, owns a "light, responsive, and efficient" team in full-stack autonomous driving and creates high-efficiency methodology "Gigafactory for Autonomous Driving". With data-driven approaches and efficiency improvement at its core, it delivers efficient deployment and iteration of autonomous driving.

Under a "safety+" strategy, QCraft encodes safety into product R&D, branding and sustainable development. Committed to "Bringing Autonomous Driving into real life" and based on extensive experience in L4 technology and L2++ mass production, QCraft relentlessly promotes the technical and commercial implementation from L2++ to L3 and L4, approaching towards the higher level of autonomous driving.

Industry
IT & Software
Company Size
51-200 employees
Headquarters
California
Year Founded
2019
Website
qcraft.ai
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