AI加速算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深度方向：成为AI加速领域专家，精通多芯片平台优化，主导核心项目
• 技术广度方向：扩展至全栈AI系统，从算法设计到硬件协同优化，晋升为架构师
• 管理方向：负责团队管理和技术决策，带领AI加速小组，推动机器人智能化升级
• 与算法团队合作，在模型设计阶段参与结构选型和优化，确保模型适合端侧部署
• 将CNN、Transformer、LLM等模型部署到机器人芯片（NPU/GPU/DSP），进行极致性能调优
• 实施量化、剪枝、蒸馏等压缩技术，在精度可控下大幅降低模型体积和计算开销
• 跟踪前沿AI加速技术，探索新模型在机器人场景的落地可行性
• 精通C/C++/Python，熟悉Linux开发环境，具备扎实的代码能力和工程习惯
• 深入理解深度学习原理，熟练使用PyTorch/TensorFlow框架
• 掌握TensorRT、ONNX、TFLite等推理框架，有嵌入式设备或AI芯片的模型部署经验
• 熟悉模型压缩技术（量化、剪枝、蒸馏）和硬件架构（NPU、GPU、DSP）优化技巧

申请策略

• 在简历或面试中强调对京东价值观的认同，展示拼搏和创新精神
• 针对机器人场景准备案例，体现对端侧部署挑战的理解和应对方案
• 突出AI模型部署和加速的实际项目，尤其是嵌入式设备或AI芯片上的量产经验
• 详细描述量化、剪枝、蒸馏等压缩技术的应用案例，包括精度和性能提升数据
• 强调编程能力，列出掌握的框架和工具（TensorRT、ONNX、PyTorch等）
• 如果有机机器人、自动驾驶相关经验，务必重点展示
• 复习TensorRT、ONNX Runtime等推理框架的底层原理和调优技巧
• 学习模型压缩最新技术，如混合精度量化、结构化剪枝

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验问题，突出量化数据和最终效果
• 对于技术原理问题，先给出定义，再对比不同方案的优缺点，最后结合实际经验说明
• 对于开放性问题，提出2-3种思路，并指出每种思路的权衡，展现系统思维
• 请详细描述一次你将AI模型部署到端侧芯片的经历，遇到了哪些挑战？如何解决？
• 如何在不显著损失精度的情况下，将模型大小压缩到原来的1/4？请给出具体方案
• 简述量化感知训练与训练后量化的区别，以及各自的适用场景
• 解释NPU、GPU、DSP在AI推理中的各自优势，如何选择？
• 你如何跟踪最新的AI加速技术？能否举例说明一种新兴技术及其应用潜力？