端侧 AI 部署与应用工程师 (2026届校招) 北京 校招 正式 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 你将加入我们的核心研发团队，基于Qualcomm计算平台，打通从 AI 模型到端侧应用落地的“最后一公里”。我们需要你不仅懂算法原理，更能通过扎实的工程能力，构建高性能的 AI Agent 与推理系统。1. 模型转换与性能调优 (Model Engineering):使用 Linux 环境下的工具链，将 PyTorch/TensorFlow 训练模型转换为专用格式（DLC/QNN context）。编写 Shell/Python 脚本 实现模型转换、量化（Int8/FP16）及精度验证的自动化流程。分析模型在 Hexagon DSP/NPU 上的性能瓶颈，进行算子优化和推理加速。2. 端侧
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大模型交付工程师/架构师-北京 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、负责公司研发产品的现场部署实施工作，完成部署、调试和上线交付；2、负责在项目交付现场提供技术咨询和技术支持，及时响应并处理客户问题与咨询；3、现场与客户负责人对接，深入了解并抽象业务需求，形成需求调研和应用可行性的报告；4、负责在项目现场对客户进行交付产品培训事宜；5、负责交付产品的运维工作，包括日常巡检、故障处理等，保证交付产品运行顺畅； 职位要求 1、3年以上Linux运维工作经验，具备主流操作系统如Ubuntu、CentOS、Redhat等的运维经验；2、具备Bash/python/java至少一种程序编写能力；3、具备良好的解决问题能力；具备良好的沟通能力，能充分理解客户需求并提供咨询服务;4、熟悉Docker为代表的容器技术；有一定的数据库运维经验；5、熟悉大模型技术或算法工程，有大模型或相关项目研发或运维经验者优先； 投递...
AI 院-MOE 训练/推理Infra工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 我们正在寻找一位经验丰富的 MOE 训练/推理 Infra 开发工程师，负责设计、实现并优化我们的 MOE（Mixture of Experts）训练和推理框架。该职位需要您具备扎实的分布式系统、高性能计算、深度学习框架以及硬件加速优化的相关知识，能够解决 MOE 训练和推理过程中的各种技术难题，并与算法团队紧密合作，确保算法的顺利实现。主要职责：1、设计并实现高效的 MOE 训练/推理框架：•设计并开发支持大规模分布式训练和推理的 MOE 框架，确保其在各种硬件配置下的高效运行；•优化训练和推理性能，通过算法优化、并行计算、缓存策略等方式，缩短训练和推理时间，提高效率；2、解决 MOE 训练/推理过程中的技术难题：•针对专家网络的选择问题，研究和实现有效的专家选择算法，确保模型在训练和推理过程中的稳定性和准确性；• 解决负载均衡问题，通过动态调整专家网络的负载分配，提高系统资源的利用率，避免过载或空闲状态；• 优化通信过程，减少分布式训练和推理中的通信开销，提高数据传输效率，缩短训练和推理时间3、与算法团队密切合作：•与算法团队保持密切沟通，了解算法需求，根据需求调整和优化训练和推理基础设施，确保算法的顺利实现；•跟踪业界最新技术动态，引入适合项目需求的新技术、新方法，提升团队整体技术水平； 职位要求 关键技能：分布式训练技术：•掌握分布式训练框架（如 Horovod、PyTorch Distributed）的使用和优化。•具备设计和实现高效分布式训练系统的能力。硬件加速优化：•熟悉 GPU、TPU 等硬件架构，能够进行硬件级性能调优。•了解 CUDA、cuDNN