Machine Learning Engineer

优缺点分析

角色解读

• 成为AI模型部署与优化专家，深入掌握高通硬件平台特性
• 向技术架构师方向发展，主导平台级AI解决方案的设计
• 有机会转型为AI应用或算法工程师，从事更前沿的模型研发工作
• 将生成式AI模型移植到高通的芯片和软件平台上，确保其正常运行并发挥最佳性能
• 与算法、硬件、产品等团队协作，验证模型的需求和兼容性，解决集成中的技术问题
• 开发自动化工具和流水线，提高模型从验证到部署的效率
• 为内部团队和外部合作伙伴提供技术支持，帮助他们顺利使用高通AI平台
• 精通Python和C/C++，能够高效编写性能和兼容性代码
• 熟练掌握PyTorch，有实际设计或改造GenAI模型的经验
• 了解模型部署和量化技术，熟悉TensorFlow和ONNX Runtime等框架
• 具备系统级分析和调试能力，能够解决多核系统上的性能问题

申请策略

• 了解高通的AI平台（如Qualcomm AI Engine、SNPE），在面试中展示你对平台适配的理解
• 准备一个完整的模型从训练到部署的项目案例，展示端到端能力
• 突出GenAI模型的部署和优化项目经验，尤其是涉及PyTorch和量化技术的成果
• 详细描述你在C/C++方面的系统级编程能力，特别是多核优化或嵌入式经验
• 强调与跨功能团队协作解决问题的案例，展示沟通能力
• 如果发表过相关论文或有开源贡献，务必列出
• 强化PyTorch的部署工具链（如TorchScript、TorchServe）和量化方法（QAT、PTQ）
• 学习ONNX Runtime和TensorRT等推理加速框架

面试指南

• 使用STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出技术细节和量化指标
• 对于优化类问题，先分析瓶颈（计算/内存/带宽），再提出针对性方案（如算子融合、内存复用、量化等）
• 对比方法时，从性能、精度、部署复杂度三个维度展开
• 请讲述一个你将GenAI模型部署到边缘设备上的项目经验，遇到的挑战和解决方案
• 解释一下模型量化的不同方法（训练后量化、量化感知训练）及其优缺点
• 你如何优化一个Transformer模型在移动端或嵌入式平台上的推理速度？
• 如果模型在高通芯片上运行速度不达标，你会如何排查和优化？
• 谈谈你对不同AI框架（PyTorch、TensorFlow、ONNX）在部署场景下的差异和选择