AI 实习生-机器学习算法（模型优化）

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优异可转正，正式加入大疆AI团队，深入参与核心产品算法研发
• 往算法专家方向深耕，成为模型优化、端侧部署领域的专家
• 积累前沿技术经验后，可转向其他AI公司或继续深造
• 研究并实现机器学习前沿技术，包括大模型、AIGC、端到端模型等
• 针对具体业务场景进行模型压缩、性能调优，确保算法在端侧高效运行
• 参与模型与硬件的联合优化，设计高效计算架构，推动算法在无人机等产品中落地
• 扎实的机器学习基础，熟悉Transformer、CNN等模型原理及模型压缩方法
• 了解GPU/DSP/NPU等芯片架构，具备性能瓶颈分析能力
• 编程能力强，熟悉Python和至少一种深度学习框架（如PyTorch）

申请策略

• 在简历中展示对前沿技术的持续关注（如附上技术博客或GitHub），体现探索意识
• 面试前了解大疆产品线（无人机、手持设备）及其AI应用场景，思考优化方向
• 突出机器学习相关项目经历，尤其是模型压缩、优化、端侧部署的成果
• 如有顶会论文或实验室方向匹配的项目，重点描述
• 强调对Transformer、大模型等技术的理解和实践，以及编程能力
• 提前学习模型压缩技术（如剪枝、量化、蒸馏），动手实践开源工具
• 了解GPU/NPU架构基础知识，尝试在边缘设备上部署模型

面试指南

• 对于技术问题，先解释核心概念，然后结合实际经验或理论分析，最后给出具体方案或思路
• 对于项目问题，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出你的贡献和量化成果
• 请详细解释模型剪枝的原理和实现步骤
• 如何优化一个Transformer模型在移动端NPU上的推理速度？
• 你了解哪些模型量化方法？它们的优缺点是什么？
• 简述你参与过的一个机器学习项目，重点说明遇到的挑战及解决方案
• 请介绍一种你关注的最新AI技术（如VLA），并分析其落地可能性
• 复习模型压缩与优化经典论文（如Deep Compression、MobileNet系列），准备一两篇的详细解读