Develops and implements a business unit’s security policies, procedures, programs, and systems for visitor control, employee identification, and safeguards the organisation’s facilities, equipment, and materials, in order to ensure staff and assets (both on and off
AI推理引擎开发工程师（上海） 上海 算法类 硕士及以上 2027届算法人才专项招聘 职位描述 1、主导端侧AI推理引擎的架构设计与研发开发工作，支撑各类深度学习模型、大模型在嵌入式及车载端侧平台的高效落地部署。2、负责Qwen、DeepSeek、Llama等主流大模型的端侧全链路推理加速优化，落地量化压缩、算子加速、投机采样、动态批处理、运行时调度等核心加速技术。3、深入研究TensorRT、vLLM、llama.cpp、SGLang等主流推理引擎底层机制，结合业务需求完成框架二次开发、定制改造与性能专项优化。4、基于CUDA、HVX等硬件加速能力，完成异构计算资源的统筹调度与深度榨取，持续提升端侧大模型推理速度、降低延时与显存占用。5、输出标准化的推理引擎架构设计文档、性能分析报告、端侧部署方案，保障引擎迭代规范、可落地、可复用。 职位要求 1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、电子信息、自动化、软件工程等相关专业，基础理论扎实。2、精通C/C++、Python编程语言，深入理解计算机体系结构，熟悉CPU、GPU、NPU硬件特性，具备跨平台推理调度与计算加速开发能力。3、熟悉TensorRT、vLLM、llama.cpp、SGLang等至少一种推理引擎底层原理，具备推理引擎定制开发、改造优化实战经验。4、熟练掌握大模型端侧推理加速核心技术，熟悉INT4/INT8量化、KV Cache优化、动态批处理、投机采样等主流优化方案。5、具备扎实的CUDA编程与GPU性能优化能力，了解DSP（HVX）、NPU开发技术者优先。6、具备优秀的工程实践、问题攻坚与技术沉淀能力，学习能力强，善于跟进端侧大模型前沿技术，具备良好的团队协作与技术落地推进能力。 职位信息 招聘数量： 3 投递...
AI智能体开发工程师（自动驾驶方向-上海） 上海 算法类 硕士及以上 2027届算法人才专项招聘 职位描述 1、负责端到端自动驾驶AI Agent系统架构设计与迭代，主导搭建基于VLA/VLM+工具调用的多模态智能体架构，涵盖感知数据挖掘、场景智能生成、代码辅助生成、问题智能诊断等多类智驾研发智能体能力。2、深耕自动驾驶研发效能智能化，深度定制AI Coding工具链，基于主流智能编程框架打造适配C++/Python智驾代码库的私有化代码生成Agent，实现ROS节点模板生成、规控算法代码补全、单元测试自动生成等工程赋能能力。3、构建面向自动驾驶研发场景的RAG代码知识库，整合Milvus/Faiss等向量数据库，实现代码语义检索与工程知识增强，持续提升大模型在复杂智驾工程场景下的代码理解、推理与生成准确率。4、跟进AI Agent、代码大模型前沿技术，结合自动驾驶数据闭环、影子测试、OTA迭代等业务体系，推动智能体技术在智驾研发全流程的规模化落地与持续迭代。 职位要求 1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、软件工程等相关专业，扎实掌握大模型、AI智能体相关技术原理。2、精通Python开发，熟悉Docker、K8s等容器化部署技术，熟练掌握vLLM、llama.cpp、SGLang等推理框架，具备量化、投机解码等推理加速与框架定制优化经验。3、深入理解LangChain、LangGraph、AutoGen等Agent框架底层原理，具备复杂工作流编排、自定义智能体架构设计、多智能体协同开发落地实战经验。4、熟悉Qwen3-Coder、DeepSeek-Coder等代码大模型的微调、部署与应用优化，能够基于业务代码库搭建私有化AI Coding辅助智能体平台。5、了解自动驾驶全栈业务体系，熟悉智驾数据闭环、影子模式、OTA迭代等工程流程，具备智驾行业业务理解能力者优先。6、具备优秀的架构设计与技术文档输出能力，跨部门沟通协作能力突出，具备技术分享、团队赋能与技术规模化落地推进能力。 职位信息 招聘数量： 2 投递...
校招-端侧AI芯片推理基座软件开发工程师 上海、合肥 校招 正式 数字技术 - 软件研发 硕士及以上 2027届校园招聘-正式批 职位 ID：A97754 职位描述 负责大模型（LLM/VLM）在车端 AI 芯片（NPU/GPU/DSP 等）上的推理部署与工程化落地；参与端侧推理引擎的适配与开发，完成算子映射、调度与执行优化；开展模型量化、算子开发与调优、内存与带宽优化等工作；参与异构计算框架（CUDA、OpenCL、NPU SDK 等）的集成与性能调优；与算法、芯片、嵌入式团队协作，推动 AI 推理基座在多芯片平台上的适配与复用；跟踪端侧大模型推理、算子优化、异构计算等前沿技术。 职位要求 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业；扎实的计算机基础，至少熟练掌握一门主流编程语言（Python / C / C++ 等）；了解主流大模型的基本原理与推理流程，熟悉 ONNX、TensorRT、TFLite、llama.cpp 等推理框架之一者优先；了解 GPU 并行计算（CUDA/OpenCL）、NPU/DSP 开发或有相关实践经历者优先；具备较强的学习能力、自驱力和团队协作意识，对智能汽车行业有浓厚兴趣者优先。 投递...
端侧全模态大模型工程专家 北京、上海、深圳 社招 全职 技术 - 基础架构 职位 ID：A133605 职位描述 1. 端侧语言模型 / 多模态模型 / 全模态模型推理部署；2. 深入全模态模型双工异步工作流推理开发与优化；3. 模型量化、KV Cache 管理与投机推理加速；4. 分析硬件性能调优与内存管理；5. 跟进主流芯片厂商技术栈演进； 职位要求 1. 了解主流模型架构，包括 Transformer 系列、LLaMA、Qwen、Whisper 等，能分析其计算与内存特点；2. 熟悉TensorRT，了解llama.cpp、vllm、sglang框架；3. 有Orin平台开发经验；4. 了解投机采样（Eagle2/Eagle3/MTP）等推理加速思路，能够分析其对端侧延迟、内存和工程复杂度的影响；5. 精通 C/C++/python；6. 具备 异步多线程计算、内存管理优化 实战经验；7. 熟悉
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Super Sparks-校招-高性能AI推理平台研究员/工程师 上海、圣何塞 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A47632 职位描述 AI 推理引擎与模型优化-在车规级 SoC（含 NPU、DSP、GPU 等异构计算单元）上进行大模型（LLM/VLM/VLA）的推理部署与极致性能调优，包括低功耗优化、模型量化（INT4/INT8）、剪枝、蒸馏、算子融合等；-针对 RTOS/Linux/QNX 等操作系统及中间件层深度优化 AI 推理引擎（如 TensorRT、ONNX Runtime、llama.cpp 等），提升端侧推理的实时性与稳定性；-参与具身智能场景下的端到端模型推理链路设计，将 VLA 大模型的推理能力高效部署到车端嵌入式平台，支撑物理世界精准闭环操作。AI 原生的车控与 SOA 场景-将 AI 推理能力原生融入车控系统、车身控制等业务场景，设计 AI 驱动的智能控制策略；-参与 SOA
Super Sparks-校招-智能体原生OS研究员/工程师 上海、圣何塞 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A211923 职位描述 职位介绍 (Position Overview)我们正在定义和构建下一代智能体原生操作系统（Agent Native OS），致力于将操作系统的核心服务对象从“传统应用”向“AI 智能体”转移。由于该前沿领域横跨底层系统架构（OS Internals）与人工智能基础设施（AI Infra）两大硬核学科。我们正在寻找在 操作系统底层 或 AI 基础设施 (MLSys) 任意一端具备深厚学术积累的顶尖博士人才。您将在我们拥有互补背景的跨学科团队中，主导前沿技术的探索与原型验证，攻坚大模型运行时调度、原生 AI 内存管理以及系统级安全隔离等底层基座难题，逐步跨界成长为下一代 Agent OS 的核心架构领军者。岗位职责 (Responsibilities)下一代智能体系统基座验证： 针对多智能体高并发与强隔离的需求，在系统架构（如基于
Company: Qualcomm China Job Area:Sales, Business Development & Marketing Group, Sales, Business Development & Marketing Group Product Marketing - SIP General Summary: Qualcomm is a leading supplier of chipset platforms for automotive infotainment. In this role,
2027届校招-算法和解决方案工程师 北京、杭州、上海 校招 正式 研发 - 电子 / 半导体 职位 ID：A227994 职位描述 1、跟进前沿算法技术、开源框架及训推并行加速技术，协同客户或上游团队，完成算法选型或迭代。2、协同系统架构等团队，输出算法部署和对应的系统架构方案， 完成方案原型搭建。3、协同工具链等团队，解决算法部署过程中的精度、速度、存储限制等问题，推进项目落地。 职位要求 1、编程基础扎实：熟练掌握Python、C、C++等主流开发语言，具备扎实的代码编写、调试及工程开发能力，可独立完成算法代码开发与优化。2、熟悉深度学习基础理论、训练策略及模型优化方法，掌握PyTorch等主流深度学习开源框架，理解算法量化，量化感知训练等量化方案。3、深入理解神经网络基本工作原理，掌握CNN、LSTM/GRU、Transformer+Attention、MoE等核心网络架构的原理、特性及适用场景，可根据业务需求完成模型选型与替换。4、具备极强的自主学习能力和环境适应能力，能够快速跟进前沿算法技术与工程方案；拥有优秀的逻辑分析、问题排查和拆解能力，可高效解决算法研发与落地过程中的各类技术问题。5、具备优秀的跨团队沟通能力和团队协作意识，责任心强、执行力突出，能够高效推进项目落地，抗压能力良好。加分项：1、具备大语言模型、生成扩散模型、多模态大模型、图像、视频、语音、TTS等至少一个及以上方向的算法研发与工程落地实战经验，可独立完成算法从训练到上线的全流程落地。2、推理加速与工程优化能力：熟悉TVM、ONNX、TensorRT、NCNN、MNN,vLLM,llama.cpp等主流深度学习推理框架及加速平台，掌握模型量化、算子优化、推理链路精简等工程优化手段；具备大模型KV Cache优化、推理加速、显存及算力资源优化、模型轻量化等相关经验。 投递...
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