AI芯片算法专家（上海&杭州&西安）

优缺点分析

角色解读

• 成为AI芯片算法专家，主导端侧AI技术方向
• 晋升为技术负责人或架构师，领导算法与芯片协同团队
• 拓展至芯片设计规划或AI产品管理，参与更宏观的决策
• 负责手机相机AI算法研发，涵盖图像处理、AIGC、VLM等前沿方向，将算法转化为影像产品
• 与芯片团队紧密协作，优化算法在端侧NPU上的高效部署，包括模型压缩、量化等
• 参与芯片NPU硬件规格定制，进行PPA评估，确保算法与硬件协同最优
• 设计芯片友好的AI网络模型，在确定硬件架构下提升性能
• 深厚的图像AI算法基础，熟悉pixel-processing、AIGC、VLM等模型
• 端侧模型优化能力：轻量化设计、模型压缩、低bit量化等量产经验
• 熟悉NPU、DLA等AI加速器工作原理，能分析硬件效率
• 掌握主流手机SoC平台NPU特性，具备端侧部署经验

申请策略

• 提前了解vivo影像技术路线和竞品特点，在面试中展示行业洞察
• 准备一个完整的端侧AI优化案例，从算法设计到硬件部署，体现系统性思维
• 突出图像AI算法项目成果，尤其是端侧部署和量化压缩案例
• 强调与芯片团队合作的经验，展示硬件意识
• 列出相关论文、专利或开源贡献，体现技术深度
• 用数据量化算法优化效果（如推理速度提升、模型缩小比例）
• 学习主流NPU架构（如ARM Ethos、高通Hexagon），理解其指令集和优化策略
• 掌握模型量化工具（TensorRT、ONNX Runtime、TFLite等）

面试指南

• 使用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，重点突出技术决策和量化成果
• 从算法到硬件全链路思考：展示不仅懂算法，还了解芯片原理和系统瓶颈
• 结合vivo产品场景：阐述你的方案如何提升拍照体验，体现商业价值
• 请描述一个你负责的端侧AI算法优化项目，如何平衡精度和性能？
• 如何看待NPU与GPU/CPU在处理AI任务上的差异？
• 在对模型进行量化时，你遇到过哪些挑战？如何解决？
• 如果芯片NPU硬件资源有限，你会如何调整模型设计？
• 请讲述一次与硬件团队冲突的经历，你是如何推动方案落地的？