顶尖应届-高性能计算工程师-自动驾驶

优缺点分析

角色解读

• 技术深度方面：从CUDA编程转向全栈性能优化，成为异构计算架构师或自动驾驶芯片SDK专家
• 业务广度方面：接触自动驾驶全链路算法，未来可转向算法工程或系统架构设计
• 平台优势：小米造车投入大，团队技术氛围好，可积累量产落地经验，未来跳槽至Tier1或造车新势力
• 优化自动驾驶核心算法（如感知、规划）在车载GPU/芯片上的运行效率，编写极致性能的CUDA代码
• 将AI模型部署到车载平台，进行模型压缩、量化、算子调优，确保实时推理
• 设计并开发全栈自动化部署系统，支持多款自动驾驶芯片，提升部署效率
• 精通C++，掌握常见数据结构和算法，具备良好的工程习惯
• 深入理解GPU硬件架构（如NVIDIA）和CUDA编程模型，能编写高效并行代码
• 扎实的计算机体系结构知识（缓存、内存、流水线等），能进行底层性能分析
• 了解自动驾驶基本流程和AI模型部署常用工具（TensorRT、ONNX等）

申请策略

• 简历中最好有可量化的优化成果（如“加速比2x”），展示技术深度
• 关注小米造车进展，面试时可结合其技术路线（如自研芯片）谈兴趣
• 突出高性能计算相关项目经验，如GPU并行计算、CUDA编程竞赛、模型加速等
• 强调C++工程能力，展示大型项目代码量、代码质量（如GitHub链接）
• 如果有自动驾驶相关经历（如感知算法优化、部署实习）需重点描述
• 系统学习CUDA编程，完成Matrix Multiply、卷积的CUDA优化实践
• 熟悉TensorRT、Triton Inference Server等部署工具，了解模型量化方法
• 补全计算机体系结构知识，如Cache一致性、内存带宽等

面试指南

• 性能优化问题：使用STAR方法（情景-任务-行动-结果），重点描述瓶颈分析（profile）和优化策略（减少访存、利用共享内存、流水线等）
• 技术概念题：先给出定义，再举例说明，最后联系实际应用
• 请介绍一个你用CUDA优化的项目，你是如何分析瓶颈并提升性能的？
• 解释GPU的线程束（warp）调度、共享内存和寄存器对性能的影响
• 如何将Caffe/TensorFlow模型部署到TensorRT？简述流程和常见问题
• 给定一个矩阵乘法问题，请写出一个高效的CUDA kernel并分析其优化点
• 为什么选择自动驾驶方向？对小米自动驾驶有什么了解？
• 刷LeetCode中等难度题目，尤其是数组、字符串、链表等，C++实现