算法部署工程师-生态链

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型推理优化专家方向发展，深入研究模型压缩、算子优化等前沿技术
• 有机会转向 AI 系统架构师，负责整条推理链路的设计与优化
• 也可深入底层硬件方向，与芯片、边缘设备结合，成为AI平台核心技术骨干
• 负责将大模型部署到边缘设备，通过量化、剪枝、蒸馏等轻量化技术优化模型性能
• 基于 vLLM、Triton 等框架设计并调优云端推理服务，提升高并发下的吞吐量
• 开发 CUDA 高性能算子，进行图编译优化，解决显存溢出和稳定性问题
• 精通 C/C++ 和 Python，熟悉 Linux 开发环境，具备扎实的编程功底
• 深入理解 Transformer 架构，熟悉 vLLM、TensorRT 等推理框架及模型压缩技术
• 了解 CUDA Kernel 开发，具备性能调优和并行计算经验更佳

申请策略

• 关注小米生态链的AI产品方向，在面试中展示对业务落地的理解
• 可以准备一个端侧部署或推理加速的Demo，体现工程能力
• 突出C/C++和Python项目经验，尤其是与模型部署或推理相关的实践
• 如果有CUDA编程、模型压缩或并发编程的项目，重点展示细节和成果
• 提及竞赛获奖（如ACM）或开源贡献，能显著增加竞争力
• 提前学习vLLM、TensorRT等推理框架，动手部署一个Transformer模型
• 了解量化和剪枝的原理，尝试用工具实现简单的模型压缩

面试指南

• 采用‘原理-方法-实践’结构：先说明理论基础，再介绍常用技术，最后结合项目经验展示落地能力
• 遇到不熟悉的问题，先尝试拆解问题，再基于已有知识推理，展现学习潜力
• 如何对Transformer模型进行量化？有哪些量化方法？
• 解释KV Cache的作用，以及如何优化它？
• 如何在CUDA上实现一个高效的算子？
• 描述一次你进行性能调优的经历，用了哪些工具和方法？
• 复习模型压缩、推理加速的核心概念，如量化、蒸馏、算子融合
• 整理一个自己最熟悉的部署项目，从模型转换到性能调优的完整链路