智元
岗位信息
招聘岗位
优才-低精度量化/模型压缩算法工程师
工作城市
上海
是否笔试
未明确
招聘批次
校招
发布日期
2026-08-10
📋 岗位职责 / 任职要求
【岗位职责】
1. 负责大模型、多模态模型、具身智能模型的低精度量化、模型压缩、蒸馏、剪枝、稀疏化算法研发与落地。
2. 研究并实现 INT4/NVFP4/INT8/FP8 等量化方案：GPTQ、AWQ、SmoothQuant、GPTQ-For-LLaMA、bitsandbytes 等。
3. 负责模型压缩算法在训练、推理、端边、云端不同场景的精度保持与性能收益。
4. 与推理引擎、算子团队协同，将量化 / 压缩算法对接 TensorRT-LLM、vLLM、ONNX Runtime、NPU/GPU等硬件与推理栈。
5. 构建自动化量化工具链、精度评估体系、压缩后模型稳定性验证流程。
6. 针对机器人端侧（Jetson//Thor/Orin/NPU）等资源受限场景，实现极小内存、极低功耗下的模型部署。
7. 输出算法方案、实验报告、性能 / 精度对比，支撑业务规模化降本增效。
【任职要求】
1. 硕士及以上，计算机/人工智能/电子/数学相关，2年以上模型量化或压缩经验。
2. 精通深度学习模型结构：Transformer、Attention、FFN、Norm、激活函数。
3. 熟悉主流量化算法：PTQ、QAT、GPTQ、AWQ、SmoothQuant、LLM.int8 ()、FP8 量化。
4. 熟悉模型压缩技术：剪枝、知识蒸馏、动态稀疏、低秩分解（LoRA/QLoRA）。
5. 熟练使用 PyTorch，具备模型训练、微调、精度调试能力。
6. 了解 GPU/NPU 底层特性，熟悉量化算子、Kernel 对齐、推理引擎流程优先。
7. 有LLM/VLM/具身智能模型量化落地经验者优先。
8. 具备良好的算法推导、实验设计、问题定位能力。
🏢 企业简介
总部上海
📍 主要办公地点
🎯 AI校招画像 （来源：DeepSeek AI搜索）
🏢 公司文化与工作氛围
- 智元机器人仍处于初创阶段，团队正在构建中，面试氛围轻松、友好。
- 创始人之一“稚晖君”会亲自参与技术面试，交流过程顺畅。
- 官方强调“基于价值创造的无上限价值分享”，体现技术驱动、注重激励的价值观。
- 注意：杭州智元研究院为军工企业，背调极其严格，强调“不能有一点隐瞒”，但这是另一家企业，不适用于智元机器人。
⏰ 加班情况与工作强度
- 智元机器人实行双休制，属于典型创业公司节奏。
- 加班普遍到晚上9-10点；核心算法岗在项目紧张时时常加班至深夜。
💰 薪资待遇与年终奖
- 智元机器人官方仅表述为“富有竞争力的薪酬和激励、基于价值创造的无上限价值分享”
- 注意：杭州智元研究院的薪资结构为年薪7/3分，70%作为月工资基数，30%作为年终奖发放（年终奖浮动100%-120%），但这属于另一家企业，不适用于智元机器人。
🎁 福利体系
- 智元机器人官方列出的福利包括：补充医疗保险、体检、结婚生子假、生日假、夜宵零食全供应。
- 注意：杭州智元研究院有餐补1320元/月、保密补贴400元/月，但这属于另一家企业，不适用于智元机器人。
📋 校招流程经验
- 招聘批次：2027届全球校园招聘（优才计划专项），工作地点为上海、北京、深圳。
- 投递渠道：官网投递。
- 面试流程：据面试者分享，智元机器人面试流程相对简单，主要一面为技术面试，由创始人之一稚晖君亲自面试，氛围轻松但有技术深度。
- 面试内容：集中在大模型技术、Transformer机制、具身智能场景应用等。
🚀 投递建议与避坑指南
- 面试准备重点：理解具身智能与大模型交叉领域，掌握“感知-决策-执行闭环”“多模态融合”“资源约束优化”等考察维度；建议准备1-2个机器人或物联网领域的大模型应用案例。
- 面试中大概率深入考察Transformer架构及其在机器人场景的应用，需熟悉高频考点。
- 注意：杭州智元研究院背调严格，要求工作经历时间完全属实，否则可能取消offer，但这属于另一家企业，不适用于智元机器人。
👥 员工口碑与离职率评价
- 快资讯2026年7月报道（公司视角）："离职员工7月工资条"刷屏，有员工反馈"刚拒了猎头3倍薪资，因为新项目启动会下周开"；有离职员工接外包时被客户因"智元出身"加价15%。报道整体偏正面，反映公司口碑与行业认可度高。
- LINUX DO论坛（2025年3月）有求职者称"智元压力比较大"，建议在选择与小鹏机器人offer时权衡。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
- 官方明确的热门/重点方向：算法类、软件系统类、硬件机械类（7大类中技术岗为主）。
- 优才计划聚焦前沿领域：具身智能算法（运动控制、任务规划、多模态感知、VLA、仿真与强化学习）、大模型与机器人融合（Robotics Foundation Models、Agent架构、Tool Learning）、机器人本体设计与系统集成、数据平台与数据飞轮、硬件加速与AI芯片协同（边缘推理、异构计算）。
- 趋势判断：公司处于人形机器人规模化量产与全球商用阶段，招录重心明显偏向算法/大模型+具身智能与硬件/系统落地两端；有攻略文章认为"算法岗占比很大"且"具身智能被视为继大模型之后的下一个爆发点"。
# 二、
ℹ️ 信息来源
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该来源未提供原文链接
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