模型推理优化工程师(J11171)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕模型优化与AI编译器领域，成为量化技术、编译器后端或系统性能优化方面的资深专家或架构师
• 技术管理路线：在具备深厚技术功底后，可带领小团队负责某一技术方向（如量化工具链团队），向技术经理发展
• 开发和维护将AI模型（如LLM）适配到特定AI芯片（NPU）的量化工具，以提升模型在硬件上的推理速度和能效
• 负责模型部署前后的精度分析和调优，确保量化后的模型性能损失在可接受范围内
• 深入参与AI编译器的核心功能（如量化、图优化）的开发与性能优化，这是连接算法框架与底层硬件的关键环节
• 扎实的模型量化理论基础与实践经验（熟悉PTQ/QAT等量化算法），能针对不同精度（INT4/INT8等）设计优化方案
• 优秀的编程能力，特别是C/C++（用于高性能计算和系统底层开发）和Python（用于工具链和流程自动化）
• 对深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）和模型格式（ONNX）有深入理解，并具备模型部署和优化的工程经验

申请策略

• 深入研究黑芝麻智能（芝麻科技）及其自研AI芯片（如华山系列）的技术白皮书或公开论文，了解其技术路线和产品特点
• 准备能够体现你解决‘模型-硬件’协同优化问题的具体案例，面试中大概率会要求详细讲解
• 突出任何与模型量化（PTQ/QAT）、模型部署、推理优化相关的项目经验，并说明具体技术手段和效果（如精度损失、速度提升）
• 强调C/C++工程能力，例如高性能计算、多线程编程、算法库实现等经历，这是编译器和底层优化开发的基石
• 展示对深度学习框架内部机制或ONNX模型处理有深入了解的项目或研究，体现技术深度
• 系统学习AI编译器（如TVM, MLIR）或特定NPU芯片编程模型的基础知识，能清晰阐述AI模型到硬件执行的流程
• 深入理解常见神经网络算子在不同硬件（CPU/GPU/NPU）上的实现原理与性能瓶颈，为优化打下理论基础

面试指南

• 对于技术项目问题，采用‘背景-目标-行动-结果’（STAR）框架，重点描述技术选型、问题分析和量化结果
• 对于开放性设计问题，先明确核心目标（如精度、速度、易用性），再分模块阐述解决方案，并说明技术权衡
• 结合具体算法原理（如量化公式）和工程实践进行回答，体现理论与实践的结合能力
• 请介绍一个你做过的模型量化（PTQ/QAT）项目，遇到了什么精度和性能的挑战，你是如何解决的？
• 你如何评估一个量化后模型的质量？除了精度，你还会关注哪些关键指标？
• 如果让你为一个新的自研AI芯片设计模型部署工具链，你会考虑哪些核心模块和接口？
• 大语言模型（LLM）的量化部署与传统CV模型有哪些主要区别和挑战？
• 在模型图优化中，你了解或使用过哪些常见的优化Pass（如算子融合、常量折叠）？请举例说明