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感知模型剪枝量化工程师
感知模型剪枝量化工程师_XC
中国 · 苏州 · 国内驻场 · 全职
UNKNOWN
新发布在华驻场中国可申请
PyTorchTensorRTONNX RuntimePythonC++CNNTransformerINT8 QuantizationPTQQATModel PruningModel Compression
薪资未说明
AI 摘要
公司介绍
博世集团(Bosch Group),从事工程与计算机软件相关业务,为全球知名工业企业。
岗位概述
本岗位隶属于博世集团,需在苏州驻场全职工作,负责感知模型剪枝量化方案设计、模型压缩流水线搭建、压缩策略制定、精度对齐验证等工作,推动模型在算力受限平台高效部署,平衡精度与性能指标。
工作内容
- 设计感知模型剪枝量化方案,评估剪枝粒度对精度与性能的影响
- 建立剪枝与量化联合优化流水线,支持模型在量产平台部署
- 分析模型模块计算量与敏感度,制定分阶段压缩策略
- 建立压缩前后模型精度对齐与验证流程,输出评估报告
任职要求
- 本科及以上学历,计算机等相关专业,2年以上相关经验
- 扎实深度学习基础,熟悉CNN/Transformer等感知模型架构
- 熟悉PyTorch等框架,DPX、TensorRT等推理引擎及压缩工具
- 熟悉模型量化与剪枝原理,有INT8量化或剪枝落地经验
- 具备Python/C++工程能力,熟悉模型导出转换与部署流程
加分项
- 有自动驾驶/ADAS感知或嵌入式平台部署经验
- 有结构化剪枝、稀疏化训练等模型压缩落地经验
- 有NPU/BPU/GPU或嵌入式平台性能优化经验
- 有车载量产项目交付经验
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原文节选
Job Description 1、负责感知模型剪枝量化方案设计(结构化/非结构化剪枝、稀疏化训练、PTQ/QAT),评估不同剪枝粒度对精度与推理性能的影响,INT8/FP16量化、校准算法选型、敏感层分析与混合精度策略; 2、建立剪枝与量化联合优化的模型压缩流水线,支持感知模型在算力受限量产平台上的高效部署,平衡精度与延迟、吞吐、内存占用; 3、分析模型各模块的计算量与敏感度,制定分阶段压缩策略,保证压缩后模型精度与鲁棒性不显著退化以及算子兼容与位一致性等问题; 4、建立压缩前后模型的精度对齐与回归验证流程,输出压缩评估报告并推动模型迭代闭环; Qualifications 任职要求:…
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