端侧AI架构师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕芯片架构领域，成为公司在端侧AI或特定计算架构上的首席架构师或技术Fellow
• 技术管理路线：凭借技术深度和项目经验，带领架构师团队或转向技术管理岗位
• 行业拓展路线：凭借在端侧AI芯片的专长，可向自动驾驶、机器人、物联网等更广泛的智能硬件领域发展
• 设计用于手机、车载等设备的AI芯片顶层架构，定义计算单元、数据流和功耗控制方案
• 将AI算法的需求转化为具体的硬件设计指标，并指导后续的芯片实现与验证
• 与算法、固件等多团队协作，确保芯片设计能够满足产品需求并成功量产
• 跟踪AI与芯片技术前沿，规划有竞争力的端侧AI硬件技术路线
• 精通芯片架构设计，包括计算架构、指令集、调度策略和功耗控制等核心模块
• 深入理解AI算法（尤其是端侧模型）及其对算力、存储、带宽的硬件需求
• 具备丰富的芯片从架构到量产的全流程知识，以及跨团队协同能力
• 熟悉先进存储技术（如存算一体）和主流XPU（NPU/CPU/GPU）设计

申请策略

• 在申请或面试前，研究荣耀在端侧AI和芯片领域的产品（如MagicOS的AI特性）及公开的技术分享，以展示对业务的理解
• 准备一个能清晰阐述你如何做出关键架构决策（例如功耗-性能权衡）的技术案例，最好能体现量化分析
• 突出个人主导或深度参与的AI芯片/处理器架构设计项目，特别是涉及NPU、存算一体等关键技术的项目
• 详细描述从算法需求分析、架构定义、到与设计团队协同实现并最终量产的成功经验
• 列举掌握的核心技术栈，如芯片设计流程、EDA工具、相关编程语言（如SystemVerilog）、以及AI框架知识
• 深入了解最新的端侧AI算法（如大模型轻量化、MoE、稀疏计算）及其硬件实现瓶颈
• 研究存算一体、CIM等新兴存储计算架构的最新论文和产业动态
• 加强系统级思维，理解芯片架构如何影响上层软件栈（如编译器、运行时）和最终应用体验

面试指南

• 使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验，重点突出个人的决策和贡献
• 在回答技术权衡问题时，展示你如何基于量化数据（如基准测试、功耗模型）进行决策，而非主观判断
• 对于前瞻性技术问题，结合学术论文和产业报告，给出有依据的分析，并承认不确定性
• 请介绍一个你主导设计的AI芯片架构，重点说明其计算核心、数据流和能效优化策略
• 在设计一款面向手机的NPU时，如何平衡算力、功耗和面积（PPA）？请举例说明
• 如果算法团队提出一个新的算子或模型，你会如何分析其硬件需求并评估现有架构是否支持？
• 你如何看待存算一体技术在端侧AI芯片中的应用前景与当前面临的挑战？
• 描述一次你与算法或固件团队因技术方案产生分歧的经历，你是如何解决的？