高效大模型算法专家

岗位职责： 1. 研究权重/激活半结构化稀疏、动态稀疏、Bank-wise K-sparse、N:M Sparse等算法。 2. 研究INT2、INT4、FP4、FP8、Weight/Activation/KV量化及稀疏量化融合。 3. 负责Dense Checkpoint到Sparse/Quant Checkpoint的Continual Training、QAT及精度恢复。 4. 分析梯度、激活、权重、Mask、Scale和逐Token误差，定位收敛与长上下文退化问题。 5. 输出算法Reference、训练Recipe、Checkpoint、模型质量报告和软硬协同输入。 6. 推动算法在Dense、MoE、长上下文和多模态模型上的适配。 要求： 1. 计算机、人工智能、数学、电子工程等相关专业硕士及以上，博士优先。 2. 在模型稀疏、PTQ/QAT、低比特训练、模型压缩或Contin…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。