1. 参与端侧大模型推理框架开发与优化，支持 LLM/VLM 在嵌入式、车载 NPU 平台部署落地。 2. 参与推理框架核心模块开发，包括模型解析、计算图优化、算子适配、内存管理、推理调度等。 3. 针对 Transformer 类大模型开展性能优化，提升推理速度、降低时延与内存占用。 4. 参与大模型量化、轻量化及推理优化技术落地，推动端侧大模型高效运行。 5. 搭建模型性能评测体系，协助完成精度、性能和稳定性分析。

1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、电子信息等相关专业。 2. 具备扎实的计算机基础和C/C++ 编程能力。 3. 了解 Transformer、LLM/VLM 基础原理及推理流程，熟悉 Attention、KV Cache、Prefill/Decode 等大模型推理优化技术。 4. 熟悉主流深度学习推理框架（如 TensorRT、MNN 等），有模型部署、推理优化或算子开发实践经验优先。 5. 了解大模型量化与轻量化技术（PTQ/QAT、模型压缩等），具备相关项目实践经验或对端侧大模型部署有兴趣者优先。 6. 积极主动、态度认真。