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算法工程师
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发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Ai智能体
大模型
推理加速
模型压缩
深度学习
端侧部署
算子优化
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
聚焦端侧大模型前沿技术，平台资源雄厚，技术成长空间大，薪资竞争力强。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.0万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 170 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 算法优化工程师 · 约 210 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责图文音视频全模态大模型及深度学习模型在移动端与边缘端的推理加速研究及工程落地
工作内容涵盖模型压缩、算子优化、内存管理及端侧推理链路定制，旨在推动AI模型在资源受限设备上的高效稳定运行，并支撑业务场景下的快速迭代与低成本定制
最低要求
计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业，硕士及以上学历，3 年以上大模型推理加速或端侧/边缘侧部署相关工作经验
具备扎实的机器学习/深度学习理论基础
对 Transformer 架构有深刻理解，熟悉主流大模型的原理与细节，具备模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）、模型结构/算子优化或端侧推理引擎开发中一项或多项的实践经验
精通 C++/Python，熟练使用主流深度学习框架，了解主流端侧推理框架及加速引擎，具备分布式训练相关知识
熟练使用主流 AI 辅助编程工具提升工作效率，善于在 AI 输出基础上批判性地提出、实现、验证创新的解决方案
熟悉 AI 智能体及相关核心技术（如强化学习对齐、检索增强生成等），具备端侧/边缘侧智能体部署或推理时计算优化经验者优先
具备良好的问题定义与分析能力、学习能力和团队协作沟通能力，对电子/芯片行业和 AI 大模型领域具有强烈热情，能主动跟进并落地前沿技术
工作职责
负责图文音视频全模态大模型及深度学习模型在移动端/边缘端的推理加速研究与工程落地，包括模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）、计算流/算子优化、内存优化及端侧推理链路的深度定制，推动 AI 模型在资源受限设备上的高效稳定运行
负责大模型参数高效更新技术的研发与落地，探索适配方法在资源有限环境下的增量学习与新能力适配方案，支撑业务场景下模型的快速迭代与低成本定制
结合端侧/边缘侧硬件特性，开展模型架构层面的轻量化设计与优化（如注意力机制改进、稀疏激活、缓存优化、输入压缩等），平衡模型效果与推理效率，形成可复用的端到端软硬协同解决方案
持续跟踪业界最新大模型、AI 智能体架构与消费电子领域 AI 应用演进方向，评估新架构在移动端/边缘端部署的可行性与收益，快速完成技术验证并推动关键技术在业务中落地
沉淀端侧/边缘侧大模型部署的方法论与工具链，建立性能评估基准与自动化测试流程，参与团队技术分享与人才培养，推动团队在端侧 AI 方向的技术积累与行业影响力建设
优先资格
加分项：在模型压缩/推理加速、端侧部署、参数高效更新、多模态或智能体等方向有高质量论文（如 NeurIPS、ICML、CVPR 等顶级会议）或有影响力的开源项目
有大模型移动端部署优化或大规模分布式训练经验
有移动端系统上应用/服务/框架开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 切入大模型端侧落地核心赛道，技术视野前沿
- 依托头部科技企业平台，拥有充足的算力与真实业务场景支持
- 端侧资源极度受限，需在精度与速度间反复权衡
- 技术迭代极快，需持续跟进最新论文与框架动态
- 热衷于底层系统优化与AI算法结合，具备较强工程落地能力与抗压能力的硬核研发人员
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向端侧AI架构师、大模型推理引擎专家或AIoT技术负责人方向发展，深耕软硬协同优化领域
- 负责将大型多模态AI模型进行轻量化改造，使其能在手机、IoT等终端设备上流畅运行
- 需精通C++/Python与深度学习框架，掌握Transformer底层原理及模型压缩、算子优化技术
申请策略
- 提前调研OPPO终端产品线及AI战略，准备1-2个针对移动端资源约束的优化技术方案供面试探讨
- 重点突出过往模型压缩/加速项目的量化收益（如推理耗时降低X%、内存占用减少Y%），展示端到端部署经验
- 深入研读TensorRT、MNN、NCNN等主流端侧推理框架源码，补充分布式训练与显存管理实战知识
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答：先阐明业务背景与约束条件，再分步骤说明技术选型依据、实验设计过程，最后用基准测试数据证明优化效果
- 请对比说明INT8量化与FP16在端侧部署中的精度损失与性能差异
- 如何在内存受限的移动设备上实现大模型的连续批处理（Continuous Batching）？
- 遇到模型推理延迟不达标时，你的排查与优化路径是什么？
- 系统复习深度学习计算图优化理论，梳理个人主导的模型加速项目全流程，准备应对底层代码走查与白板推导环节
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值75
薪资福利
85较高
头部科技企业针对大模型端侧部署紧缺人才提供市场竞争力薪酬，整体待遇处于行业中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
90较高
直接参与前沿大模型与端侧AI技术攻坚，技术成长空间广阔且能积累稀缺的软硬协同优化经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Transformer、模型压缩、C++、Python、AI智能体
业务类型profit_center
工作生活
65中等
岗位职责侧重技术研发与落地，未明确提及弹性工时或远程安排，工作节奏可能随版本迭代波动。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于消费电子领域AI应用演进，推动端侧智能体落地，具备较强的技术前瞻性与行业赋能价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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