南洋理工大学电气与电子工程学院是该大学的创始学院之一。学院以卓越的文化为基础，以其高学术标准和研究而闻名。拥有超过3,000名本科生和2,000名研究生，是全球最大规模的电气与电子工程学院之一，并在2025年QS世界大学学科排名中位列电气与电子工程领域第4位。
如今，该学院已成为全球最大规模的工程学院之一，培养出众多优秀的工程师和研究人员。每年，学院毕业的学生超过一千名，他们准备迎接伟大的抱负和挑战。
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我们正在寻找一名研究助理，专注于开发加速的人工智能、机器学习和机器人算法，重点在于计算效率、内存减少和能量感知的部署。该职位针对基础模型，包括大语言模型（LLMs）、视觉语言模型（VLMs）和视觉语言动作模型（VLAs），涵盖不同的模型规模和应用场景。研究助理将推进高效的AI技术，使其能够在云、边缘和机器人平台上进行可扩展的部署。研究助理将通过进行高影响力的研究、开发创新的效率导向方法，并通过出版物、合作和开源贡献传播研究成果，来为大学的使命做出贡献。
主要职责
• 开发加速的AI/ML和机器人算法，显著降低计算成本、内存占用和功耗。
• 为不同模型规模和部署设置设计和优化基础模型（LLM、VLM、VLA）的高效训练和推理管道。
• 应用和推进模型压缩技术，包括量化、剪枝、知识蒸馏、低秩适应和相关方法。
• 进行算法-硬件协同设计，以实现AI算法在机器人、边缘和异构计算平台上的高效和准确部署。
• 开发在云和边缘设备上高效部署AI模型的方法，考虑延迟、吞吐量和能量限制。
• 使用严格的实验协议实施、评估和基准测试加速模型。
• 为顶级AI、ML和机器人会议和期刊的研究出版物做出贡献。
• 与跨学科团队合作，涵盖AI、系统和机器人领域。
• 为开源代码库和可重复研究实践做出贡献。
职位要求
• 计算机科学、电气工程、机器人、人工智能或相关领域的硕士学位。
• 在AI和机器学习方面有强大的研究背景，专注于高效或加速模型。
• 具有模型压缩技术的丰富经验，如量化、剪枝、蒸馏和低秩适应。
• 具有基础模型的工作经验，尤其是视觉语言模型（VLMs）；具有LLMs或VLAs经验者优先。
• 对算法-硬件协同设计有扎实的理解，特别是针对机器人或边缘AI部署。
• 具有C、C++和Python的强大编程技能，并具有PyTorch或TensorFlow等深度学习框架的经验。
• 熟悉云、边缘或嵌入式系统的部署限制。
• 在机器人、具身AI或自主系统方面有经验者优先。
• 具有强大的出版记录或在国际顶级场合发表的潜力。
• 能够独立工作，管理复杂的研究任务，并在跨学科团队中有效合作。
• 良好的书面和口头沟通能力。
我们遗憾地通知，只有入围的候选人会被通知。
招聘机构：南洋理工大学
