AI开发实习生

优缺点分析

角色解读

• 从推理框架部署入门，逐步成长为AI推理优化或AI系统工程师
• 可向高性能计算、模型压缩、异构计算等方向深入发展
• 积累端侧AI部署经验后，可转向算法工程、平台工程或AI基础设施岗位
• 调研并测试AI推理框架，结合延迟、精度、硬件兼容性等指标输出选型报告
• 将视觉、音频、影像等AI模型转换并部署到推理框架上
• 定位并解决推理框架中算子的性能与兼容性问题，参与模型量化、剪枝和图优化
• 扎实的C++编程基础、数据结构与架构设计能力
• 熟悉模型量化、剪枝、图优化等模型压缩与部署技术
• 了解计算机体系结构，具备SIMD/OpenCL/CUDA等并行计算经验更佳
• 较强的学习能力和执行力，能快速定位并解决工程问题

申请策略

• 关注影石创新影像产品中的AI功能，面试中结合业务场景表达理解
• 准备一个能体现问题定位与性能优化的完整项目故事，便于面试展开
• 突出C++项目经历，尤其是高性能、多线程、内存管理相关实践
• 展示模型部署案例，说明模型转换、推理框架接入和性能验证过程
• 若有量化、剪枝、图优化或算子优化经验，务必量化性能收益
• 列出SIMD、OpenCL、CUDA等并行计算项目或课程实践
• 补齐主流推理框架知识，练习ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO等部署流程
• 准备一个端到端模型量化/剪枝案例，理解精度与性能的权衡

面试指南

• 选型题：先明确延迟、吞吐、精度、硬件兼容、生态等指标，再对比框架并给出数据化结论
• 部署题：按模型转换、图优化、量化、算子适配、精度/性能验证、问题闭环的顺序回答
• 优化题：用profiling定位瓶颈，分析是计算、内存还是调度问题，再选择并行、算子融合或量化方案并验证收益
• 你了解哪些AI推理框架？如何根据业务需求做选型？
• 请描述将一个视觉或音频模型部署到推理框架的完整流程和难点
• 模型量化、剪枝、图优化的原理是什么？对精度和性能有什么影响？
• 如何定位并优化算子性能瓶颈？你有SIMD/OpenCL/CUDA经验吗？
• C++内存管理、多线程和数据结构相关问题