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元戎启行2027春招正式启动,本次校招聚焦自动驾驶与大模型技术,提供模型量化工程师、推理引擎开发工程师、强化学习算法工程师、预测规划算法工程师、训练优化工程师等多个核心岗位。工作地点覆盖上海与深圳,主要面向硕士及以上学历的计算机、人工智能、自动化等相关专业毕业生。
深圳元戎启行科技有限公司正式启动2027届春季校园招聘,聚焦人工智能与自动驾驶核心领域。本次校招提供5个核心岗位,涵盖大模型量化、推理引擎、强化学习、预测规划及训练优化方向。工作地点覆盖上海与深圳,主要面向硕士及以上学历的应届毕业生。
核心职责:
负责大模型的量化(FP8、INT8/INT4、混合精度)、剪枝、蒸馏等压缩技术的研发与调优。
跟踪GPTQ、AWQ、SmoothQuant等最新算法并推动落地。
开发优化模型量化与转换工具链,支持PyTorch、ONNX等框架。
针对硬件特性进行定制化优化,提升计算单元利用率。
任职要求:
硕士及以上学历,计算机、电子工程、应用数学、自动化等相关专业。
深入理解深度学习原理,熟悉CNN、Transformer架构。
精通PTQ与QAT原理,熟悉至少一种主流量化算法。
精通Python,熟悉C++/CUDA者优先;熟练使用PyTorch、TensorFlow。
核心职责:
负责推理框架与高性能算子的设计、开发、优化和测试。
支持自动驾驶算法业务中各模型的端到端推理。
掌握计算图优化、算子融合、并行调度、内存复用等关键技术。
任职要求:
计算机基础扎实,熟练使用C/C++,具备较强的软件开发和架构能力。
熟悉深度学习框架或AI编译框架(Caffe/PyTorch/TensorRT/TVM)底层原理。
熟悉异构计算架构,有GPU、NPU等AI芯片应用开发与优化经验。
架构方向需2年以上推理引擎开发经验;工具链方向需有调优分析工具开发经验。
核心职责:
参与自动驾驶决策、规划、端到端方案的深度学习或强化学习算法研发。
构建、维护和优化高性能自动驾驶仿真测试环境与基准测试。
跟踪学术界和工业界在强化学习及自动驾驶领域的最新进展。
任职要求:
计算机、人工智能、车辆工程、机器人学等相关专业在读硕士/博士研究生。
扎实的机器学习/深度学习基础,对强化学习方向有兴趣。
熟练掌握Python,有PyTorch或TensorFlow使用经验。
熟悉C++/Linux者优先,顶级会议(NeurIPS, ICML等)发表论文者优先。
核心职责:
负责自动驾驶中预测、决策、规划相关的算法研究和落地。
参与行泊或主动安全产品研发,提高模型性能和产品安全性。
持续跟踪行业最新技术进展,进行新技术探索。
任职要求:
理解常用算法及调优方法,有强化学习、模仿学习经验优先。
优秀的Python/C++编程能力,掌握数据结构与算法。
熟悉A*, RRT*, Lattice based, MPC, Apollo EM等规划算法。
有行泊、主动安全量产研发经验优先,顶会论文或算法竞赛获奖者优先。
核心职责:
负责模型训练框架和工具的开发、优化,提高模型训练吞吐。
优化数据流(NVIDIA DALI)、模型(forward & backward)、算子编写及AMP使用。
建立模型训练可观测性指标,探索线性扩展(linear scaling)规律。
任职要求:
计算机相关专业本科及以上学历,熟练使用C++/Python。
熟悉PyTorch底层,完整了解训练pipeline,具备数据流优化经验。
熟悉Accelerate、Megatron等分布式训练框架,了解Torch Compiler、OpenAI Triton。
热衷于优化End-to-End Training System,理解高性能I/O。
| 岗位名称 | 工作地点 | 学历要求 | 核心技能关键词 |
|---|---|---|---|
| 模型量化工程师 | 上海、深圳 | 硕士 | Python, C++, PyTorch, PTQ, QAT, FP8 |
| 推理引擎开发工程师 | 上海、深圳 | 本科/硕士 | C/C++, 推理框架, GPU/NPU, 算子融合 |
| 强化学习算法工程师 | 深圳 | 硕士/博士 | Python, PyTorch, 强化学习, 顶会论文 |
| 预测规划算法工程师 | 上海、深圳 | 本科/硕士 | Python, C++, A*, MPC, 竞赛获奖 |
| 训练优化工程师 | 上海、深圳 | 本科 | C++, Python, 分布式训练, Triton |
技术深度:所有岗位均对底层原理(如量化算法、推理框架、训练Pipeline)有较高要求,建议准备深入的技术细节案例。
成果导向:强化学习与预测规划岗位明确偏好顶会论文或竞赛奖项,请务必在简历中突出展示。
地域确认:所有岗位均为线下办公,请提前确认意向城市(上海或深圳)。
专业匹配:重点关注计算机、人工智能、自动化、车辆工程等相关专业背景。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
负责大模型量化(FP8/INT8/INT4)、剪枝、蒸馏技术研发,优化量化方案与工具链,协同软硬件进行端到端性能优化。
负责推理框架与高性能算子设计开发,支持自动驾驶模型端到端推理,涉及计算图优化、算子融合及异构计算架构优化。
参与自动驾驶决策规划算法研发,构建仿真测试环境,跟踪强化学习前沿进展,需具备扎实的机器学习基础及顶会论文优先。
负责自动驾驶预测、决策、规划算法研究与落地,参与行泊及主动安全产品研发,需熟悉A*/RRT*/MPC等规划算法。
负责模型训练框架开发优化,提升训练吞吐与效率,涉及数据流优化、算子编写、分布式训练及训练可观测性建设。
## ✅ 投递建议
岗位高度聚焦大模型量化、推理引擎优化及强化学习算法,简历需重点突出PyTorch/TensorFlow框架使用经验、C++/CUDA编程能力及在相关领域的论文或项目成果。
模型量化、强化学习等核心算法岗明确要求硕士及以上学历,预测规划岗虽未明确但偏好有竞赛或顶会论文背景,本科背景建议重点关注训练优化工程师岗位。
面试将深入考察量化算法(PTQ/QAT)、推理框架底层原理及自动驾驶规划算法细节,建议准备具体的性能优化案例、开源项目贡献或竞赛获奖经历作为核心支撑。
本次校招主要面向硕士及以上学历,部分岗位如训练优化工程师接受本科。专业要求涵盖计算机科学与技术、人工智能、软件工程、电子信息工程、自动化、车辆工程及机器人工程等。其中强化学习算法工程师明确要求在读硕士或博士研究生。
本次校招工作地点主要集中在上海市和深圳市,部分岗位如强化学习算法工程师仅在深圳。所有岗位的工作模式均为线下办公(ONSITE),不支持远程办公。
强化学习算法工程师和预测规划算法工程师明确优先录用在NeurIPS、ICML、CVPR等顶级会议发表论文,或在ACM、IOI、NOI等竞赛中取得优异成绩的候选人。其他岗位虽未强制,但具备相关技术成果将显著增加竞争力。
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