PE
AI算法工程师
联想 · 2年经验
日薪：
￥700/8h
地点：
上海
时间：
下班后可工作日远程
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技术能力
以 Python 为主要开发语言，熟悉 PyTorch、TensorFlow，可承接机器学习模型开发与评估、大模型推理适配，以及 ONNX、TFLite 模型转换和部署调试。擅长排查模型转换后输出不一致、量化后精度下降等问题：用同一批样本对比原模型与部署模型，逐步定位差异来自数据预处理、模型转换还是设备端推理。支持按功能远程交付，可提供可运行的代码、评测结果和复现说明。
项目经验
机器翻译模型适配：针对编码器—解码器架构的翻译模型，调整模型配置与输入处理，生成编码器的量化校准数据。调试时发现，目标推理框架默认只执行解码流程，据此定位了需要补充的编码器输出传递和解码端适配环节。
端侧声音识别：参与音频分类模型的量化评测与设备联调，负责音频预处理和模型输入适配，对比量化前后的推理结果，并整理测试步骤和技术文档，供后续版本复测。
端侧声音识别：参与音频分类模型的量化评测与设备联调，负责音频预处理和模型输入适配，对比量化前后的推理结果，并整理测试步骤和技术文档，供后续版本复测。
ID:440220
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AI算法工程师 · 2年经验 · 联想
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以 Python 为主要开发语言，熟悉 PyTorch、TensorFlow，可承接机器学习模型开发与评估、大模型推理适配，以及 ONNX、TFLite 模型转换和部署调试。擅长排查模型转换后输出不一致、量化后精度下降等问题：用同一批样本对比原模型与部署模型，逐步定位差异来自数据预处理、模型转换还是设备端推理。支持按功能远程交付，可提供可运行的代码、评测结果和复现说明。
项目经验
机器翻译模型适配：针对编码器—解码器架构的翻译模型，调整模型配置与输入处理，生成编码器的量化校准数据。调试时发现，目标推理框架默认只执行解码流程，据此定位了需要补充的编码器输出传递和解码端适配环节。
端侧声音识别：参与音频分类模型的量化评测与设备联调，负责音频预处理和模型输入适配，对比量化前后的推理结果，并整理测试步骤和技术文档，供后续版本复测。
端侧声音识别：参与音频分类模型的量化评测与设备联调，负责音频预处理和模型输入适配，对比量化前后的推理结果，并整理测试步骤和技术文档，供后续版本复测。
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