AI系统能力架构师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在端侧AI优化领域持续深耕，成为该领域的权威技术专家，攻克行业级技术难题
• 架构师路线：从负责单一模块的优化，扩展到主导整个端侧AI平台或系统的架构设计
• 技术管理路线：带领AI系统优化团队，负责技术方向规划和团队建设
• 设计与实现手机等终端设备与云端协同的AI系统架构，确保AI能力高效、稳定地运行
• 将AI大模型进行深度压缩和优化，使其能在手机有限的CPU、GPU、NPU资源上实现高性能、低功耗的推理
• 研究最新的AI模型和工具链技术，将前沿学术成果转化为可落地的工程解决方案
• 精通C++/Python编程，并具备扎实的计算机体系结构知识，以便在底层进行性能优化
• 深入掌握模型量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术，并有成功部署到移动端（尤其是Android/NPU）的实践经验
• 熟悉AI大模型的训练与微调流程，并对端云协同架构有深刻理解

申请策略

• 在面试中展现你对“极致优化”的理解和追求，例如如何通过 profiling 工具分析瓶颈并针对性优化
• 了解荣耀手机的产品和技术亮点，特别是其在AI方面的特性，思考该岗位可能贡献的方向
• 突出任何一个在端侧（尤其是Android平台）部署、优化大模型或CV/NLP模型的项目经验，详细说明遇到的挑战（如内存限制、推理延迟）和采用的技术方案（如量化到INT4、NPU加速）
• 强调C++和Python的熟练程度，以及对操作系统、编译器、硬件（CPU/GPU/NPU）特性的理解
• 列出参与过的完整AI项目周期（从模型训练、调优到最终部署），并展示对模型压缩技术的深入实践
• 深入研究针对移动平台的AI工具链，如Android NNAPI、高通SNPE、苹果CoreML等
• 学习并实践最新的模型压缩技术，如更高效的量化算法（GPTQ, AWQ等）、稀疏化方法
• 关注异构计算和编译优化技术，如TVM、MLIR在端侧推理引擎中的应用

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经验：详细说明Situation（背景）、Task（任务）、Action（具体技术操作）、Result（量化的性能提升）
• 技术问题采用“原理+实践+权衡”的框架：先解释技术原理，再结合具体案例说明如何应用，最后分析不同方案的优劣和取舍
• 系统设计类问题采用“需求分析-模块划分-技术选型-风险评估”的框架进行结构化阐述
• 请描述一个你主导的AI模型端侧部署项目，过程中遇到的最大性能瓶颈是什么？你是如何分析和解决的？
• 在模型量化中，INT8和INT4量化各有什么优缺点？在实际项目中如何选择？
• 如何设计一个端云协同的AI系统？考虑哪些关键因素（如延迟、隐私、成本）？
• 如果一个新的大模型（如LLaMA）需要部署到手机上，你的优化思路和步骤是什么？
• 你如何看待NPU在AI推理加速中的作用？它与CPU/GPU的调度策略是什么？