基本信息

职位编号:
100017496
工作领域:
Engineering
国家/地区:
中国
省:
湖北
市:
武汉（Wuhan）
日期:
星期二, 8 月 18, 2026
其他工作城市: 
* China

为什么选择联想

联想文化，我们称之为 “We Are Lenovo”（我们，就是联想），其核心是：“说到做到，尽心尽力，成就客户”。

联想集团是一家年收入830亿美元的全球化科技巨头，位列《财富》世界500强第153名，服务遍布全球180个市场数以百万计的客户。为实现“智能，为每一个可能” 的公司愿景，联想在不断夯实全球个人电脑市场冠军地位的基础上，积极构建全栈式的计算能力，现已拥有包括人工智能赋能、人工智能导向和人工智能优化的终端、基础设施、软件、解决方案和服务在内的完整产品路线图，包括个人电脑、工作站、智能手机、平板电脑等终端产品，服务器、存储、边缘计算、高性能计算以及软件定义等基础设施产品。这一变革与联想改变世界的创新一起，共同为世界各地的人们成就一个更加包容、值得信赖的智慧未来。联想集团有限公司在香港交易所上市（港交所：992）（美国预托证券代号：LNVGY）。

欢迎访问联想官方网站 https://www.lenovo.com，并关注“联想集团”微博及微信公众号等社交媒体官方账号，或关注“联想招聘”公众号，获取联想最新动态。

职位描述和要求:

岗位职责：

  • 跟踪并研究模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）、低秩分解（Low-Rank Factorization）等领域的最新技术进展。
  • 负责前沿压缩算法的复现、评估和创新，并将其应用于主流的大语言模型（如Llama系列、Qwen系列等）。
  • 负责大模型的训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）流程，开发高效的校准（Calibration）策略，在保证模型精度的前提下，实现INT8、INT4、FP8等低比特量化。
  • 针对不同硬件平台（如高通）的特性，进行深度定制的量化方案设计与优化。
  • 建立并完善模型压缩后的性能评测体系，从模型精度（如Perplexity、MMLU benchmarks）、推理速度（Latency/Throughput）、内存占用（Memory Footprint）和功耗等多个维度进行综合评估。

岗位要求：

  • 计算机科学、电子工程、自动化、数学等相关专业。
  • 具备扎实的数学基础，特别是线性代数、概率论和最优化理论。
  • 精通 Python 编程，熟悉 C++ 编程，有良好的代码风格和工程实践能力。
  • 熟练掌握至少一种主流深度学习框架（PyTorch优先，TensorFlow亦可），并对其底层实现有一定了解。
  • 深入理解深度学习基本原理，尤其熟悉 Transformer、Attention等模型结构。
  • 具备模型量化、剪枝、蒸馏等至少一种压缩技术的实际项目经验，熟悉相关主流算法。
  • 对模型部署流程有清晰的认识，了解模型在不同硬件上推理的性能瓶颈。
  • 具备优秀的分析问题和解决问题的能力，能够独立承担研究和开发任务。
  • 良好的沟通能力和团队协作精神，具备强烈的责任心和自我驱动力。

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