• 负责自动驾驶核心模型（感知/规划等）的部署落地，制定适配车载硬件的部署方案，保障模型在车端高效运行。
• 开展模型量化（INT8/INT4等）、剪枝、蒸馏等优化工作，在满足精度要求的前提下，降低模型延迟、显存占用及算力消耗，适配车规级硬件约束。
• 推进部署后模型与训练端的精度对齐，排查部署过程中精度损耗问题，通过技术优化确保车端模型性能与训练验证效果一致。
• 搭建模型部署效果评测体系，设计涵盖延迟、吞吐量、精度、功耗等维度的评测指标与自动化测试流程，持续跟踪并迭代优化模型部署性能。
• 协同算法团队、硬件团队及工程团队，推进部署技术方案落地，解决跨团队协作中的技术对接问题，保障自动驾驶系统的稳定迭代。 其他信息语言要求：不限行业要求：新能源汽车

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