词元星火-端侧（含边缘）大模型推理研发工程师-合肥(J14269)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕端侧AI编译器、高性能计算库、芯片架构协同优化等领域，成为硬件-软件协同设计的技术权威
• 技术管理路线：积累大型项目经验后，可带领团队负责整个端侧推理引擎或特定芯片平台的优化战略与落地
• 针对GPU、NPU及各类端侧芯片（高通、MTK、瑞芯微等）进行高性能算子（如矩阵乘、Attention）的底层开发和极致优化
• 分析硬件特性（指令集、内存层级），编写C++/CUDA/OpenCL等代码，将大模型的计算任务适配到不同芯片架构上，最大化利用算力
• 参与端侧推理引擎或框架的研发与优化，设计并实现低延迟、低功耗的端侧大模型解决方案，推动模型在手机、汽车等终端落地
• 精通C/C++编程，并熟练掌握至少一种GPU/异构计算编程模型（CUDA、OpenCL）或SIMD指令集（NEON、AVX）
• 深刻理解计算机体系结构，包括GPU/NPU的并行执行模型、内存层次、缓存机制及指令集特性
• 熟悉模型部署流程与工具，如ONNX格式、编译优化技术（如TVM、MLIR的了解），具备将算法模型转化为高效执行代码的能力

申请策略

• 在简历或求职信中，明确表达对“软硬件协同优化”和“端侧落地”的深刻理解和热情，这与岗位核心高度契合
• 可以提前研究科大讯飞星火大模型的技术报告，了解其在端侧可能的挑战，面试时提出有深度的见解
• 重点突出C/C++开发经验，尤其是涉及性能优化（如算法、多线程、SIMD）、系统编程或底层库开发的项目
• 详细描述与GPU编程（CUDA/OpenCL）、编译优化、模型部署（如TensorRT、ONNX Runtime）相关的实践经验
• 如有高性能计算竞赛（如SC、ISC相关赛项）或端侧AI模型优化的个人项目，务必作为亮点展示
• 系统学习计算机体系结构知识，特别是GPU/NPU架构、存储层次和指令集
• 动手实践，尝试将一个简单的AI模型（如ResNet、BERT）用纯C++或结合CUDA/OpenCL在CPU/GPU上实现并优化

面试指南

• 【体系结构原理类】采用“概念-影响-优化”框架
• 先清晰定义概念（如缓存），再说明对性能的影响（如命中率决定速度），最后结合岗位需求给出优化思路（如数据预取、tiling）
• 【项目经验类】采用“场景-挑战-行动-结果”框架
• 清晰描述项目背景和目标，点明遇到的核心技术难点，详细说明你分析和解决的过程（使用了什么工具、算法或架构），最后量化优化效果（如延迟降低百分比）
• 【设计权衡类】采用“分析-权衡-方案”框架
• 先分析延迟和功耗各自的技术影响因素，再根据端侧场景（如手机、IoT）判断核心诉求，最后提出技术方案（如动态精度、算法-硬件协同设计）并解释理由
• 请解释一下GPU的内存层次（Global Memory, Shared Memory, Register）和SIMT执行模型，并说明如何据此优化一个矩阵乘法算子
• 如何将一个ONNX格式的Transformer模型，在资源受限的移动端芯片上进行部署和优化？有哪些关键步骤和考虑因素？