Edge AI & MoE Research Engineer for Automotive Inference

Huawei Italia; Toscana; In loco; EUR 50.000 - 60.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Huawei Italia cerca un ricercatore per l’Istituto di Pisa, nell’area software automobilistico ed embedded. Il candidato lavorerà sullo sviluppo di modelli intelligenti, tecniche post-training, MoE e ottimizzazione su piattaforme con vincoli di risorse, collaborando con team di system software, compiler e hardware.

Si richiede esperienza con PyTorch, conoscenza di modelli di grandi dimensioni e pubblicazioni/open-source; è apprezzata la capacità di pubblicare ricerche e guidare innovazioni.

Competenze

• Master o PhD in Informatica, Intelligenza Artificiale, ML, Ingegneria Informatica o livello equivalente.
• Solida comprensione di transformer, modelli LLM e tecniche di deep learning moderne.
• Esperienza con PyTorch e framework di training distribuito; preferita ricerca su ottimizzazione di modelli, edge AI o foundation models.
• Pubblicazioni in conferenze di alto livello o contributi open-source considerati un punto di forza.

Mansioni

• Indagare approcci post-training per modelli di grandi dimensioni e modelli multimodali.
• Esplorare architetture MoE ed inferenza sparsa entro vincoli di latenza/memoria/power.
• Sviluppare tecniche di compressione del modello (quantizzazione, pruning, low-rank adaptation) e ottimizzare l’inference su CPU/GPU/NPUs/SoC automotive.
• Benchmarking di modelli open-source e collaborare con piattaforme software per migliorare l’efficienza di deployment.

Conoscenze

Transformer architectures

Large language models

PyTorch

Distributed training frameworks

Formazione

Master or PhD in CS/AI/ML/CE

Strumenti

PyTorch

Distributed training frameworks

Descrizione del lavoro

Huawei Italia cerca un ricercatore per l’Istituto di Pisa, nell’area software automobilistico ed embedded. Il candidato lavorerà sullo sviluppo di modelli intelligenti, tecniche post-training, MoE e ottimizzazione su piattaforme con vincoli di risorse, collaborando con team di system software, compiler e hardware.

Si richiede esperienza con PyTorch, conoscenza di modelli di grandi dimensioni e pubblicazioni/open-source; è apprezzata la capacità di pubblicare ricerche e guidare innovazioni.