昆仑芯-AI推理框架研发工程师（J99206）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI芯片软件栈，成为推理优化或编译器领域专家
• 架构师路线：参与芯片架构设计，主导下一代AI芯片编程模型
• 管理路线：带领团队完成核心项目，晋升技术经理或总监
• 负责AI模型在昆仑芯AI芯片上的适配与性能优化，确保模型高效运行
• 开发推理软件栈，包括框架、图编译器，支持主流框架模型对接
• 参与算子开发、组网开发及上线部署，探索新一代AI芯片编程模型
• 精通C++/Python，熟悉Linux开发环境及数据结构算法
• 掌握深度学习原理，有PyTorch、PaddlePaddle等框架使用经验
• 具备模型推理、性能调优经验，了解TVM、MLIR等编译器技术

申请策略

• 体现对国产AI芯片的热情，了解昆仑芯产品线
• 准备一个推理优化案例，展示问题分析与解决能力
• 突出端到端模型推理优化项目经验，包括算子优化、图融合等
• 强调使用PyTorch、PaddlePaddle等框架进行模型部署的经历
• 如有编译器（TVM、MLIR）或芯片适配经验，务必重点展示
• 补充学习MLIR、TVM等编译器框架的基础
• 熟悉大模型推理优化技术，如vLLM、SGLang等

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
• 技术对比：先分析问题，再比较不同方案（如算子融合 vs 量化），最后给出选择理由
• 如何优化一个Transformer模型在特定芯片上的推理性能？
• 请解释图编译器的常见优化pass（如算子融合、内存规划）
• 你如何看待大模型推理的显存优化技术？
• 描述一次你解决性能瓶颈的经历，用了哪些方法？
• 复习深度学习模型结构（Transformer、CNN）及推理优化方法
• 准备一个完整的模型部署项目案例，含权衡和效果