AI大模型加速优化算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深钻：成为端侧AI加速领域专家，主导算法与芯片协同设计
• 横向拓展：覆盖更多模型类型（如多模态、自动驾驶），或转向AI芯片架构设计
• 管理方向：带领算法团队，负责项目交付与技术规划
• 研发大模型在端侧的加速优化算法，如量化、剪枝、稀疏化等
• 与芯片团队协同，设计芯片与算法的联合优化方案
• 帮助客户在自研芯片上完成模型加速优化训练与交付
• 精通深度学习框架如PyTorch、TensorRT，熟悉Transformer、Diffuser等模型结构
• 具备模型压缩加速经验，如量化、剪枝、NAS、稀疏优化等
• 熟悉大模型、AIGC或自动驾驶算法，能进行训练调优

申请策略

• 面试前准备一个端侧加速项目的详细案例，从问题定义到解决方案再到效果
• 了解小米自研芯片方向（如澎湃系列），思考如何将算法与芯片特性结合
• 突出在模型压缩（量化、剪枝）、加速优化的项目经验，附上具体指标提升
• 强调对PyTorch、TensorRT等框架的熟练度，以及Transformer等模型结构的理解
• 如有相关论文或开源贡献，务必列出，体现技术深度
• 补充学习ONNX、TensorRT等推理优化工具，了解NVIDIA等GPU加速技术
• 关注端侧AI芯片架构（如高通、苹果、华为），理解硬件特性对算法的影响

面试指南

• S.T.A.R.法则：情境、任务、行动、结果，用具体项目数据说话
• 对比不同方法的优劣，体现技术选型能力
• 从算法到硬件联合优化的角度，展示系统思维
• 请详细描述你做过的一个模型量化项目，包括量化方法、精度损失与恢复策略
• 如何对一个大模型进行端侧部署？考虑哪些约束？
• 剪枝和稀疏化有什么区别？你在项目中如何选择？
• 解释Transformer架构中的自注意力机制，并说明如何加速
• 你对小米自研芯片有了解吗？如何针对其硬件特性优化算法？