岗位描述（节选）
岗位职责
1. 分析端侧小模型和大模型推理中的典型模型结构、算子组成、计算模式和访存特征；
2. 识别模型部署中的关键性能瓶颈，包括算子性能、访存开销、数据搬运、精度损失、模型转换和端到端调度问题；
3. 参与 AI 芯片关键算子支持边界定义，评估哪些算子需要硬件增强、软件优化或模型侧改写；
4. 负责模型优化和算子优化方案设计，包括量化、算子融合、图优化、模型裁剪、低比特推理、KV Cache 优化等方向；
5. 支持端侧小模型和大模型 Benchmark 建设，定义典型模型、典型算子和典型输入规模，评估芯片真实场景性能；
6. 与硬件架构、软件系统、编译器、Runtime、算子库和性能建模团队协同，推动模型、算子和芯片架构的协同优化；
7. 跟踪业界主流模型和推理优化技术，持续分析其对 AI 芯片架构和软件栈的影响。
任职要求
1. 熟悉深度学习模型结构，理解 CNN、……
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