AI软件开发工程师实习生-2027届

优缺点分析

角色解读

• 从实习生转正为正式AI软件工程师，深入AI基础设施方向
• 可向AI编译器、高性能计算、芯片软件栈等细分领域发展
• 未来可成长为技术专家或团队骨干，参与核心芯片与算法联合优化
• 负责AI高性能算子的开发，基于自定义指令集优化底层计算性能
• 参与AI推理框架与图编译器的设计开发，包括量化、图优化、指令调度等
• 调研并落地大模型前沿算法，如投机采样、Spin-Quant量化，进行性能与功耗优化
• 参与自研芯片的FPGA/EMU验证，确保软硬件协同正确性
• 精通C/C++和Python，具备扎实的代码能力和交付能力
• 熟悉至少一种深度学习框架（Android NN/TensorFlow/PyTorch）
• 了解Linux/RTOS系统开发，有嵌入式或AI框架开发经验更佳
• 良好的团队沟通和技术攻关能力，能解决复杂问题

申请策略

• 了解小米AI芯片（如澎湃系列）的技术路线，面试中展示对公司的兴趣
• 准备一个端到端AI模型的推理优化案例，思路清晰即可
• 重点突出C/C++和Python编程项目经验，特别是性能优化相关
• 展示对深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的使用或源码理解
• 如果有编译器、并行计算、嵌入式开发或芯片验证经历，务必强调
• 提及参与过的开源项目或学术论文，体现技术深度
• 提前熟悉TVM、MLIR或LLVM等编译器框架
• 学习CUDA/OpenCL等并行计算技术，以及模型量化方法

面试指南

• 对于性能优化问题，先分析瓶颈（计算/访存），再给出具体优化手段（向量化、内存对齐、算子融合等）
• 量化问题可按照训练后量化与量化感知训练分类，对比优缺点，结合业务场景选择
• 系统设计问题可先宏观概述流程，再深入关键模块，突出对数据结构和算法的理解
• 请解释如何优化一个卷积算子的性能？
• 你知道哪些模型量化方法？如何选择合适的方法？
• 描述图编译器中的算子融合策略？
• 在Linux环境下如何调试C++程序内存泄漏？
• 你了解大模型推理中的投机采样吗？其原理是什么？