端侧大模型推理优化工程师-豆包手机助手

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：从模型优化进阶到AI芯片架构设计、编译器开发等方向
• 横向扩展：可转向端侧AI产品架构师或AI系统架构师，负责整体推理方案设计
• 团队管理：随着项目扩大，有机会带小型技术团队，负责技术决策和人员培养
• 开发和优化端侧大模型推理框架，通过模型量化、图剪枝等技术加速推理，降低功耗
• 探索并落地稀疏计算、编译优化等前沿部署技术，提升模型在手机等设备上的运行效率
• 与算法和工程团队协作，确保模型在MTK等平台上的性能和稳定性
• 深入理解Transformer、扩散模型等主流模型架构，熟悉至少一种端侧推理引擎（如MNN、TNN、NCNN等）
• 具备MTK平台模型部署经验，熟悉硬件加速和算子优化
• 扎实的计算机科学基础（数据结构、算法、计算机体系结构）和C++/Python编程能力

申请策略

• 提前了解字节跳动端侧AI团队的技术博客和开源项目，面试中展现技术热情
• 准备一个端到端的模型优化案例，展示从模型到部署的完整思路
• 突出端侧推理引擎使用经验（如MNN、TNN），并附上具体优化数据（如推理速度提升百分比）
• 强调MTK平台项目经验，包括部署流程、信号处理或驱动开发经历
• 展示模型量化、蒸馏或图优化相关项目，最好有开源贡献或技术博客
• 深入学习Transformers和扩散模型原理，尝试动手复现小型推理框架
• 熟悉Android NDK开发和汇编级优化，了解NEON指令集

面试指南

• 先阐述基本概念和原理，再结合实际项目经验说明具体做法和效果
• 遇到问题解决类问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 对于开放性设计问题，提出多种方案并分析优缺点，展示工程决策能力
• 请解释模型量化的原理，如何选择量化位宽？
• 描述你在MTK平台上部署模型的完整流程和遇到的挑战
• 如何优化Transformer模型在端侧的推理速度？
• 稀疏计算在端侧有哪些应用？实现时需要注意什么？
• 复习端侧推理引擎的架构和优化技巧，准备一个自己熟悉的模型优化项目