职责描述：1. 对自动驾驶及智能座舱领域AI模型进行训练精度调优；2. 基于异构计算平台及自研工具链，对AI模型进行模型结构优化适配和编译部署；3. 基于自研模型压缩工具，对AI模型进行量化精度调优和性能优化；4. 协助客户进行AI模型部署量产、给予相关建议；5. 参与构建AI模型****开源。任职要求：基本要求1. 熟悉PyTorch/TensorFlow模型的训练和部署；2. 熟悉常见的推理引擎框架，包括但不限于ONNXRuntime, ArmNN等，有相关的工程实践经验优先；3. 熟悉常见神经网络模型架构，包括但不限于Transformer, CNN, LSTM等，有相关的模型结构优化经验优先；4. 熟悉模型压缩的相关技术，包括但不限于模型量化、剪枝、蒸馏等，有相关的经验优先；5. 了解AI模型编译原理及AI加速硬件架构。加分项1. 有AI软件相关开发经验，包括但不限于AI推理/训练框架、AI编译器、AI模型压缩工具库等；2. 有AI模型部署性能优化相关经验，部署硬件包括但不限于NPU, GPU, DSP等；3. 熟悉自动驾驶领域相关AI模型。

黑芝麻智能科技有限公司是优势的车规级智能汽车计算芯片及基于芯片的解决方案供应商。黑芝麻智能成立于2016年，于2024年正式在香港交易所主板挂牌上市，股票代码2533.HK。公司从用于自动驾驶的华山系列高算力芯片开始，2023年推出了武当系列跨域计算芯片，以满足对智能汽车先进功能的更多样化及复杂需求，同时开始拓展更多应用领域。公司自有的车规级产品及技术为智能汽车配备关键任务能力，包括自动驾驶、智能座舱、先进成像及互联等。通过由公司自行研发的IP核、算法和支持软件驱动的SoC和基于SoC的解决方案，提供全栈式自动驾驶能力以满足客户的广泛需求。