影微创新 AI 编译器量化算法实习生

公司与团队介绍：

影微创新科技发展有限公司于 2021 年正式成立，专注深耕图像质量增强、视觉感知以及智能计算领域，凭借前沿的人工智能技术，为市场提供全方位、高品质的产品与服务。公司核心业务聚焦于自主研发高性能、低功耗的 NPU 计算系统，并将其与先进 AI 算法深度融合，以此为图像增强、识别，以及 NLP（自然语言处理）等领域，量身定制一站式整体芯片解决方案，在行业内树立了技术标杆。目前，影微创新在国内积极布局，团队规模400余人，分别于上海张江、深圳南山科技园、北京理想国际、西安高新区、无锡梁溪区等地设立办公地点，依托各区域的产业优势与人才资源，全力推动技术创新与业务拓展，持续为客户创造更大价值 。

团队技术氛围浓厚，技术栈能够打通算法至芯片设计，发展潜力大。

针对优秀实习生，能够推荐至港中文、清华、交大等院校读博深造，或者给予转正留用机会。

工作职责：

1.参与低比特混合量化技术研发，追踪业界最前沿模型压缩算法并完善工具链。将大模型、图像增强与感知算法在内的各类AI模型部署到自研端侧异构计算平台上

2.开发量化相关的编译器优化Pass（如量化节点插入、量化参数传播、量化图优化），提升模型在低比特下的表现

3.与硬件团队协作，针对特定加速器指令集设计高效量化方案（如 FP8 E4M3/E5M2、INT4、INT3等）

4.将创新算法沉淀为论文，专利等

任职要求：

1.计算机、电子、数学、物理等相关专业，硕士或博士在读（优秀本科生亦可）

2.了解PyTorch/TensorFlow等至少一种机器学习框架

3.扎实的编程能力，能够熟练使用 Python、c++等至少一种编程语言

4.了解深度学习模型基本结构（CNN/Transformer/RNN）与常见算子。

加分项：

1.有MLIR、PyTorch、TVM、PPQ等开源项目参与经验

2.熟悉ONNX格式或至少一种量化开源框架（如 Pytorch 自带量化、TensorRT、PPQ、TVM、MLIR、OpenVINO 等）

3.了解模型量化基础概念：对称/非对称量化、per-tensor/per-channel、STE、校准算法（MSE/Percentile）。

4.ccpc/icpc等奖项获得者

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