大模型压缩与推理加速<天才少年计划>

1、负责生成式大模型/扩散模型等方向通用的大模型压缩算法设计、开发、落地等，在压缩倍数、推理精度、压缩算法通用性等方面构建竞争力； 2、结合硬件特性，研发各类推理加速算法算法，满足单机/分布式/异构场景的推理加速需求，构建算法竞争力； 3、把握业界和学术界最新研究进展和技术趋势，持续提升算法竞争力。

业务技能： 1、有模型压缩、量化算法优化经验，且在开源社区有重大突出贡献者优先； 2、有结合硬件的大规模机器学习、大规模深度学习优化经验优先考虑，不限于GPU/FPGA/ARM平台的优化； 3、优秀的学术能力，在顶级会议或期刊（NIPS/CVPR/ICLR）等发表论文，且产生了广泛的学术影响力者优先； 4、优秀的分析问题和解决问题能力，优秀的算法创新和优化能力，团队协作能力强 专业知识： 1、本科及以上学历，大数据、人工智能、数学、计算机等领域博士优先考虑，数学基础扎实； 2、精通主流AI框架的使用，包括Pytorch、Tensorflow、MXnet、Mindspore等； 3、精通各种模型量化、压缩算法，具备算法优化经验者优先考虑。