具身模型部署工程师

岗位职责：

1.模型部署与推理优化：负责具身智能大模型（VLA、LLM/VLM等）在机器人端侧/边缘侧的部署落地，执行模型转换（PyTorch → ONNX/TensorRT）、推理引擎适配与性能调优，确保模型在严格实时约束下稳定运行。

2.模型轻量化与加速：主导模型量化（INT8/INT4 PTQ、QAT）、剪枝、蒸馏等压缩优化工作，在保证模型性能的前提下，降低算力消耗与内存占用，适配人形机器人有限的端侧算力资源。

3.部署工具链与自动化：开发并维护部署脚本与CI/CD流水线，实现从训练环境到端侧部署的自动化转换与验证；搭建部署性能测试体系，持续监控推理延迟、吞吐量、功耗等关键指标。

4.软硬件协同适配：与算法团队、硬件团队紧密协作，针对不同机器人本体配置（传感器型号、算力芯片、通信带宽）制定最优部署方案，解决部署过程中的兼容性、稳定性与实时性问题。

5.前沿技术预研：跟踪模型部署量化领域前沿工具与技术（如云边协同部署、动态推理、分层蒸馏等），评估新技术在具身智能场景中的可行性，推动部署技术持续迭代。

任职要求：

1.学历专业：硕士及以上学历，计算机、电子信息、人工智能、软件工程等相关专业。

2.工作经验：2年以上大模型部署、推理优化相关经验，有具身智能或机器人领域部署经验者优先。

3.推理引擎与优化技术：熟悉TensorRT、ONNX Runtime等推理引擎的使用与调优；深入理解模型量化（PTQ/QAT）、蒸馏、剪枝等原理，能独立完成模型转换与部署调试。

4.编程与框架能力：熟练掌握Python和C++，熟悉PyTorch深度学习框架；了解ROS/ROS2系统，具备部署脚本开发与环境搭建的实战经验。

5.硬件平台知识：了解CPU/GPU/边缘计算芯片（如NVIDIA Jetson系列）的特性，具备多硬件平台部署经验，能根据硬件资源制定部署方案。

加分项：

具有人形机器人、自动驾驶、大模型部署相关行业从业经历，主导过大规模模型端侧部署项目。

熟悉VLA模型（如OpenVLA、Pi0、RT系列）的推理特点与部署难点，有相关模型端侧落地经验。

具备CUDA编程或TensorRT插件开发能力，能进行算子级性能优化。

了解具身智能数据闭环，参与过模型推理结果反馈驱动的迭代优化流程。

具备部署工具链开发经验，能开发自动化部署与评测平台。