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经验要求：计算机、自动化等相关专业硕士及以上学历，有深度学习模型优化或部署经验。-理论知识：深入理解量化基本原理，熟悉常见量化优化算法。-量化优化经验：-具备丰富的量化掉点排查经验，能熟练使用特征图可视化、层间误差分析等方法定位精度瓶颈。-掌握常见的精度恢复手段，如BiasCorrection、Equalization、AdaRound等。-QAT实战能力：熟悉PyTorch/TensorFlow的量化接口，有实际搭建QAT流程、配置伪量化节点、处理量化算子融合的经验。-框架与工具：熟练使用PyTorch，了解ONNX中间表示；熟悉TensorRT、TFLite或TVM中至少一种推理框架的量化流程。-芯片适配：了解地平线、高通或英伟达芯片架构者优先，有复杂模型(异构、多任务、上万节点)量化掉点问题解决的经验者优先。加分项-对端到端和VLA模型的量化难点有研究或实践经验。-熟悉混合精度量化策略，能根据硬件特性自动搜索最优量化位宽。
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