大模型算法工程师

ShenzhenFull-timePosted Jun 23, 2026

面向Agentic OS，参与端侧大模型架构设计与训练、训推一体的端侧大模型新架构探索落地与跨场景执行能力的系统级Agent算法体系建设；目标为通过算法与硬件的协同设计，在极小的功耗和内存预算下，实现极致的模型性能。
负责大语言模型、多模态大模型在端侧场景下的继续预训练（CPT）、后训练（SFT, OPD, RL等）及持续学习，构建从数据清洗到模型落地的全链路训练pipeline。
针对端侧芯片和内存特性，设计新型模型结构，探索参数共享与稀疏化方案。
主导量化感知训练（QAT），实施低比特量化（如INT4/INT8），在保证精度的前提下压缩模型体积与显存占用。
运用知识蒸馏（Knowledge Distillation），将云端大模型（Teacher）的能力迁移至端侧小模型（Student），攻克“大改小”的能力衰减难题。
建立端侧模型评测体系，不仅关注准确率，更关注首字延迟（Prefill）、生成速度（Decoding）、功耗峰值等硬性指标。
前沿技术探索与成果产出，建立Agentic OS的算法创新壁垒，推动顶级会议论文与核心专利产出。

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