AI Research Engineer: Multimodal Quantization & Efficiency

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is seeking an AI research engineer to drive compression and efficient deployment for multimodal AI systems, including LLMs and VLMs. You will focus on reducing model footprint and cost while preserving accuracy across edge devices, using quantization, distillation, and pruning.
Per essere preso/a in considerazione per un colloquio, la preghiamo di assicurarsi che la sua candidatura sia pienamente in linea con le specifiche del lavoro riportate di seguito.
You will build robust pipelines, measure performance, and publish findings. xysqume A PhD or strong publications and PyTorch expertise are highly valued, with a global remote work setup.
#J-18808-Ljbffr

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