AI模型部署与性能优化工程师
- NIO
- Shanghai, Shenzhen, China
- CNY 300,000 – CNY 400,000
推荐投递-芯片研发
深圳、上海校招正式数字技术 - 算法硕士及以上2027届校园招聘-正式批职位 ID：A97595
职位描述
- 负责将客户常见智能辅助驾驶算法模型（CNN，Transformer，LLM/VLM/VLA模型）部署到公司大算力芯片平台，解决部署过程中涉及的算子不支持、精度不正确, 规格不匹配等问题。
- 运用性能分析工具对模型进行全栈性能剖析，识别计算、内存、调度瓶颈，通过图融合、算子替换、内存优化以及其他软硬件优化技术，提升推理速度和吞吐量。
- 配合客户实施PTQ量化方案，定位并解决量化或其他过程引入的精度损失问题。
- 系统性地诊断并解决单模型部署和多模型并发场景下的稳定性问题。深入定位Core Dump / Crash的根本原因（内存越界、资源竞争等）并推动解决。
- 理解客户需求，提供部署、性能调优方案和建议。建设并维护车载/机器人场景 Model Zoo，输出最佳实践案例文档，降低客户使用门槛。
职位要求
- 硕士以上学历，有智能辅助驾驶/机器人算力平台AI部署项目经验者优先。
- 精通Python和C++编程，熟悉PyTorch、TensorFlow、ONNX等深度学习框架中的一种或多种。
- 熟悉TensorRT、TVM、ONNX Runtime、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎/框架中的一种或多种。
- 熟悉常见网络模型结构和算子，具备模型部署、算子开发和调优经验。掌握系统级别和算子级别 Debug & Profiling 实战技能，熟悉Nsight Systems、perf、Vtune等性能分析工具。
- 熟悉GPGPU或NPU等AI加速芯片硬件特性、了解AI软件栈，有软硬协同经验者优先。
- 积极主动，勇于承担， 具备良好的团队合作精神、沟通协调能力和技术推动力。
投递
Skills
- C++
- Python
- PyTorch
- TensorRT
- ONNX Runtime
- Performance profiling
- Model Quantization
