生成式 AI 算法工程师

负责或参与生成式 AI 模型的端到端训练、微调与量化，重点包括 LLM/LVM/LMM 等模型及低比特量化；设计并实现可扩展、稳健的模型训练、评测、量化（PTQ 和 QAT）系统与工程流水线，并支持客户侧端部署；开展 VLM、VLA 及其他多模态模型、基于扩散的图像与文本生成、高效计算方法（如 MoE、LoRA 等）的算法研究与开发；参与多模态训练与推理，包括图像生成、3D、视频生成与编辑、ViT 等模型；研究高效推理算法与先进量化技术，如 batching、KV cache、高效 attention、长上下文、推测解码、GPTQ、SpinQuant、自动混合精度；推动模型效率方案在端侧与云侧系统创新中的应用；研究并集成生成式 AI、量化、知识蒸馏、模型压缩和高效推理等前沿算法；构建、维护并自动化测试套件及性能分析/调试工具，用于验证和基准测试模型性能与部署效果；整理方法与结果文档，并向相关方汇报关键结论。