端侧大模型部署优化工程师-活水专用

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为端侧AI推理优化专家，深入底层硬件和系统优化
• 横向拓展：向模型架构设计或芯片设计方向延伸，参与更上游的决策
• 项目负责人：主导大型端侧AI项目，从研究到落地的全流程管理
• 研究和复现最新的端侧大模型推理优化技术，如量化、FlashAttention、投机解码等
• 在真实端侧设备上评估和对比不同优化方案，解决内存和算力受限问题
• 与芯片团队协作，进行模型与硬件的联合设计，优化算子执行效率
• 将研究成果转化为可落地的工程代码，提升产品性能
• 扎实的算法和系统性能分析能力，能定位并解决复杂瓶颈
• 深入了解大模型推理优化（Attention、KV Cache）或模型压缩（量化）
• 熟练使用C++/Python/CUDA进行实验和性能分析
• 熟悉移动端推理框架（如TFLite、NCNN）或硬件指令集（ARM Neon、DSP）者优先

申请策略

• 在面试中展示对端侧推理挑战的理解，例如如何平衡模型精度与延迟
• 了解小米的端侧AI生态，结合MIUI或IoT设备思考优化场景
• 突出大模型推理或模型压缩相关项目经验，尤其是端侧部署优化
• 详细描述在性能分析、算子优化或量化方面的具体成果和量化提升
• 强调C++/Python/CUDA编程能力和独立解决问题的案例
• 如有相关论文或开源贡献（如贡献过TensorFlow Lite、ONNX Runtime等），务必醒目列出
• 复习FlashAttention、KV Cache、量化算法（如GPTQ、AWQ）的原理和实现
• 练习使用性能分析工具（如perf、nsys）定位瓶颈，并动手优化一个端侧模型

面试指南

• 对于技术原理类问题：先阐述核心思想，再说明关键步骤或公式，最后指出优劣势和适用场景
• 对于优化经验类问题：用STAR法则描述问题、目标、行动和量化结果，突出分析和调试过程
• 请解释FlashAttention的原理以及相比标准Attention的性能提升原因
• 如何在资源受限的端侧设备上实现高效的大模型推理？请列举技术方案
• 描述一次你优化模型推理性能的经历，包括遇到的瓶颈和解决方案
• 你对MoE（混合专家模型）在端侧的应用前景怎么看？有哪些挑战？
• 如何量化一个算子在NPU上的执行效率？你会从哪些层面优化？
• 复习大模型推理优化的经典论文（如FlashAttention、SmoothQuant），理解其核心创新点