影像高性能专家（端侧模型轻量化及部署方向）(J19935)

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为端侧AI部署架构师或首席科学家，主导公司级端侧AI技术战略
• 横向可向AI产品技术负责人转型，统筹算法、工程与产品落地，推动影像AI业务商业化
• 负责生成式影像和多模态模型的轻量化设计，通过量化、蒸馏、剪枝等技术压缩模型
• 将优化后的模型部署到MTK、高通等手机平台的NPU/GPU/CPU上，进行异构部署与性能调优
• 建设端侧评测体系，跟踪模型精度、时延、内存和功耗，与算法团队协同推进产品级落地
• 精通模型轻量化技术，包括量化、蒸馏、剪枝、结构裁剪等，熟悉生成式模型原理
• 熟练掌握端侧部署工具链（如ONNX、MNN、QNN等），具备MTK或高通平台的异构部署和性能优化经验
• 具备较强的工程实现和问题分析能力，能解决模型在端侧的图优化、算子适配等可部署性问题

申请策略

• 了解传音手机在目标市场的用户影像使用习惯，思考端侧AI如何提升当地用户体验
• 重点突出在模型轻量化（量化、剪枝、蒸馏）和端侧部署（NPU/GPU异构计算）方面的具体项目和性能提升数据
• 展示在MTK或高通平台上的实际落地经验，以及对ONNX、MNN等推理工具链的熟练程度
• 若有超分、人像增强等影像任务的实际落地经验，务必详细列出业务收益和技术难点解决过程
• 深入学习高通QNN/SNPE或MTK NeuroPilot等特定平台的底层编译器和算子优化技术
• 关注端侧大模型（如Stable Diffusion端侧部署、多模态小模型）的最新轻量化技术和评测指标

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经验：明确场景约束（如手机端内存限制），采取的具体技术手段（如PTQ/QAT量化、算子融合），以及最终的量化收益（如时延降低X%，内存减少Y%）
• 针对异构部署问题，按照“问题分析-工具链排查-算子重写/替换-性能Profiling-最终调优”的逻辑链条进行阐述
• 请详细介绍一个你主导的模型轻量化项目，具体使用了哪些技术，最终在时延、内存和功耗上取得了怎样的优化效果？
• 在MTK或高通平台上进行NPU/GPU异构部署时，遇到过哪些算子不支持或性能瓶颈问题？你是如何解决的？
• 针对生成式影像模型，在端侧部署时如何平衡模型效果与手机发热/功耗问题？
• 如何建设一套完善的端侧评测体系？你会关注哪些核心指标，如何保证评测结果的准确性和一致性？
• 复习并准备端侧推理引擎（如MNN、NCNN、TFLite）的底层原理，特别是图优化和内存复用机制
• 了解当前端侧生成式模型的最新进展和主流轻量化方案（如低秩微调、KV Cache优化）