端侧AI推理优化工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：可以从专项优化工程师成长为端侧AI技术专家或架构师，主导复杂系统的设计
• 领域拓展：深入特定硬件平台（如NPU）的优化，或横向扩展到手机、车机等更多终端设备的AI部署
• 技术管理：在积累足够项目经验后，可转向技术团队负责人，带领团队进行端侧AI能力的整体规划与建设
• 将训练好的AI模型（如大语言模型、图像模型）高效地部署到荣耀的PC产品中，确保其能在本地硬件上流畅运行
• 针对Intel、AMD、NVIDIA等不同品牌和型号的芯片，对模型推理过程进行深度优化，解决兼容性和性能瓶颈问题
• 通过算子优化、模型压缩等技术，直接提升AI在CPU、GPU、NPU上的运算速度，并负责将这些能力沉淀为通用的平台框架
• 需要精通C/C++和Python，具备扎实的编程和算法功底，这是进行底层系统和性能优化的基础
• 必须熟悉PyTorch/TensorFlow等主流框架，并深入理解CNN、Transformer等模型的结构与推理原理
• 需要掌握ONNX、TensorRT等至少一种主流推理框架，并了解模型量化、剪枝、编译优化等具体性能提升技术
• 需要对不同硬件（特别是CPU/GPU/NPU）的计算特性有基本认知，并具备跨平台调试和解决问题的能力

申请策略

• 深入研究荣耀近期发布的PC产品及其搭载的AI功能（如AI搜索、AI会议降噪），理解该岗位可能参与的业务场景
• 面试前可以尝试在公开数据集上，将一个PyTorch模型转换为ONNX格式，并使用OpenVINO或TensorRT在本地CPU/GPU上进行简单的推理性能对比
• 详细描述过往参与的AI模型部署或推理优化项目，说明具体使用的框架、针对的硬件平台以及取得的性能提升数据（如延迟降低百分比）
• 突出C/C++系统编程能力，特别是在多线程、内存管理、性能剖析工具（如VTune）等方面的实践经验
• 列出掌握的推理框架（ONNX， TensorRT等）和模型优化技术（量化， 剪枝， 算子融合等），并举例说明应用场景
• 如有跨平台（Intel/AMD/NVIDIA）开发或解决特定硬件上技术问题的经验，务必重点强调
• 系统学习至少一种主流推理框架（如TensorRT或OpenVINO）的官方文档和最佳实践，完成一个完整的端到端优化案例
• 复习计算机体系结构基础知识，特别是CPU缓存、GPU并行计算、NPU加速原理，这有助于理解优化方向

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来结构化回答项目经验问题，重点突出你分析问题、选择技术方案并量化结果的过程
• 回答技术原理题时，先给出清晰的定义或流程，再结合自己的理解或项目经验举例说明，展现深度
• 回答假设性或开放性问题时，展现出你的思考路径：例如先明确问题（精度下降？速度慢？），再列举可能的排查工具和方向，最后给出一个合理的初步方案
• 你如何将一个PyTorch模型部署到端侧PC设备上？过程中会遇到哪些主要的性能瓶颈，你会如何分析和解决？
• 请解释一下TensorRT中的‘引擎优化’（Engine Optimization）主要做了哪些事情？它为什么能提升推理速度？
• 描述一个你过去进行性能优化的具体案例
• 你的优化目标是什么？采用了哪些技术手段？最终取得了什么效果？
• 如果模型在A品牌的GPU上运行很快，但在B品牌的CPU上很慢，你会如何排查和优化这个问题？