（先加微信：duke-simon 拿项目手册，画像精准再做单）1. 负责感知模型（如 BEV、OCC、检测、分割等）的 量化、剪枝、蒸馏、算子融合 等模型压缩与优化； 2. 完成模型从训练框架（PyTorch/TensorFlow）到NVIDIA jetson系列和地瓜算法板的高效部署； 3. 使用 TensorRT / ONNX Runtime 等工具链进行模型转换、性能调优与精度对齐； 4. 编写高性能 CUDA / C++ 推理代码，优化端到端 pipeline 的 延迟、吞吐与内存占用； 5. 与算法工程师协作，设计 部署友好型网络结构，参与模型训练-部署闭环迭代； 6. 构建自动化部署 pipeline，支持多平台、多模型的持续集成与验证

1. 硕士及以上学历，计算机、电子、自动化等相关专业； 2. 2 年以上深度学习模型部署或嵌入式 AI 开发经验； 3. 熟悉主流推理框架：TensorRT（必须）、ONNX-Runtime、OpenVINO、TVM 等； 4. 精通 Python + C++，熟悉 Linux 开发环境与 GPU 性能分析工具（Nsight, nvprof）； 5. 了解模型量化（PTQ/QAT）、算子自定义、内存优化等技术； 6. 有 机器人/自动驾驶/视觉模型部署项目经验者优先；