27届校招提前批-算法优化工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法优化工程师起步，逐步成为模型部署专家，主导端侧AI解决方案
• 可向算法研发、架构师方向发展，或深入硬件底层优化成为性能调优专家
• 在虹软等视觉AI公司内部，有机会参与前沿技术预研，晋升技术管理岗位
• 将训练好的深度学习模型部署到不同硬件平台（如手机、嵌入式设备），确保模型正常运行
• 针对目标平台硬件特性（如GPU、NPU）进行算子优化和量化，提升模型推理速度和效率
• 参与模型剪枝、蒸馏等轻量化工作，缩小模型体积以适应资源受限环境
• 精通Python和C语言，能高效实现算法并调试性能瓶颈
• 熟练使用TensorFlow或PyTorch框架，理解常用算子原理及训练流程
• 掌握模型量化、定点化等优化技术，熟悉ONNX、TensorRT等部署工具
• 具备Linux系统操作和Shell脚本编写能力

申请策略

• 关注虹软科技在端侧AI的最新成果，面试时展示对业务的认知和匹配度
• 提前准备一个完整的模型部署项目案例，从环境搭建到性能调优的复盘
• 突出图像处理或算法优化的项目或比赛经历，最好有模型部署、量化、加速的实际案例
• 展示编程能力（Python/C++），可附上GitHub项目链接
• 强调对TensorFlow/PyTorch的熟悉程度，以及Linux和脚本语言的掌握
• 如有量化、剪枝等轻量化经验，务必重点描述
• 系统学习模型量化（如INT8、PTQ、QAT）和常用部署框架（TensorRT、ONNX Runtime）
• 重温计算机组成原理和GPU架构（如CUDA）知识，理解硬件如何影响算法效率

面试指南

• 按STAR法则组织项目回答：背景、任务、行动、结果，突出量化或加速指标
• 对技术原理问题：先明确概念，再分步骤解释，最后举例说明
• 对优化问题：从硬件特性、编译器优化、算法改进等角度分层论述
• 请详细介绍你过去做的模型优化项目，具体采用了哪些技术？
• 解释一下模型量化的原理，以及INT8量化可能带来的精度损失如何补偿？
• 如何部署一个PyTorch模型到移动端？描述整个流程
• C++中指针和引用的区别？如何实现高效的内存管理？
• 矩阵乘法的优化有哪些常用手段？