【岗位职责】 1. 优化 VLA 与其他具身算法的推理效率，提升算法推理的响应速度与吞吐量，并适配具体硬件平台； 2. 优化 VLA 与其他具身算法的数据利用效率与训练速度；  3. 基于模型蒸馏、模型量化等方案，使得算法在满足边缘硬件平台的算力约束下，基本维持算法推理性能； 4. 基于现有工具链，在机器人系统中集成感知决策算法，在开放、动态的环境下实现机器人的自主智能。  【任职要求】  1. 研究生及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等专业优先； 2. 熟练掌握计算机系统原理，对 CPU 密集与 IO 密集型任务均有丰富的性能优化思路；  3. 熟练掌握深度学习原理，了解常用神经网络的网络结构、训练范式、测试指标；  4. 熟练掌握深度学习模型的推理优化原理，熟练掌握模型蒸馏、模型量化、模型剪载等模型优化方案；  5. 下列项目经验至少有其一：  a. 在现代神经网络架构上，使用 FlashAttention、KV Cache 等方式进行推理优化； b. 有在量产产品上基于瑞芯微、地平线等硬件平台部署深度学习模型的实战经历； c. 了解 CUDA 并行计算框架，在实际项目中有 CUDA 实现经历。 6. 具备较强英语能力，能高效阅读英文论文与技术文档；  7. 能够熟练使用 AI 工具，提升编程实现与调试效率； 8. 在过往项目中熟练使用 git 版本管理工具。