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工作职责(下述之3到5项)： 1. 深度学习框架开发，完善量化工具、算子开发，熟悉使用pytorch（特别是torch.fx）、onnx、caffe等框架； 2.掌握量化基本原理，实时调研跟进最新的量化/稀疏等模型压缩算法，落地并解决工具链的模型量化精度问题； 3. 基于自研硬件，软硬协同优化量化方案、辅助硬件设计； 4. 熟悉主流的cv(yolov5/swin)的训练、部署流程； 5. 熟悉主流大模型(llama/chatglm等)的基本原理，了解LLM训练、finetune方法； 6. 熟悉主流推理引擎vllm/TensorRT-LM等，帮助自研推理引擎落地； 7. 针对大模型权重和梯度的的低比特多卡训练，提高训练速度； 跟进社区，持续跟踪技术前沿，包括： (1) 最前沿的8/4/2/1bits 量化算法，包括PTQ/QAT； (2) 各种开源大模型算法、推理/训练优化技术； (3) 跟进pytorch/ONNX/Paddle等开源框架，持续落地新特性，助力内部工具研发； 任职要求： 1.熟练使用pytorch、onnx等深度学习框架，能够快速开发及方案验证; 2.有过大型项目开发经验，代码功底扎实，开发流程规范，工作态度认真，有责任心; 3.211以上,本科>=3年经验，研究生>=2年经验，也欢迎优秀的应届生同学;
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