深度学习模型部署验证工程师

优缺点分析

角色解读

• 在自动驾驶感知领域深耕，成为模型部署与优化专家，负责更核心的算法工程化工作
• 向技术管理方向发展，带领团队负责感知系统整体架构和交付
• 横向拓展到更广泛的AI工程化方向，如数据平台、推理引擎开发等
• 负责自动驾驶感知模型的车端部署，将训练好的深度学习模型适配到车辆硬件平台（如BPU/NPU/GPU）并优化推理性能
• 进行路面静态要素模型的版本集成、测试问题分析和迭代优化，确保模型在真实环境中的稳定性和准确性
• 与平台团队、集成测试团队协同，对齐需求并设计开发方案，推动项目落地
• 熟练掌握C++面向对象编程，具备扎实的工程能力和性能优化意识，能够处理底层系统开发
• 熟悉Linux、Git、Docker、ROS等工具，掌握GDB、Perf等调试性能分析工具
• 具备GPU/BPU/NPU等硬件平台的模型推理部署经验，了解静态感知算法和几何处理
• 熟悉主流AI coding工具，具备高效的工程开发能力

申请策略

• 提前了解地平线的产品线和技术栈，特别是征程系列芯片
• 在简历中体现对质量和结果负责的态度，以及跨团队协作的经验
• 突出C++和深度学习的项目经验，特别是模型推理部署或性能优化的实际案例
• 强调对GPU/BPU/NPU等硬件平台的理解和调优经验，展示量化的性能提升成果
• 体现Linux、ROS、Docker等工具的使用熟练度，以及代码调试和性能分析能力
• 如果参与过自动驾驶或机器人相关项目，务必重点描述
• 系统学习深度学习模型压缩与推理优化技术，如量化、剪枝、TensorRT等
• 熟悉常用C++性能分析工具，练习定位和优化性能瓶颈

面试指南

• 使用STAR法则：先讲背景和任务，再展示具体行动，最后用数据说明结果
• 针对性能优化问题，可以从算法、编译、硬件特性等多个层面分析，体现系统性思维
• 对于协作类问题，强调主动沟通、需求对齐和闭环意识
• 请描述一次你优化深度学习模型推理性能的经历，具体采用了什么方法？
• 在车端部署模型时，如何处理内存带宽和算力限制？
• 介绍一下你在项目中如何使用C++进行内存管理和性能优化
• 如何确保模型在不同硬件平台上的部署一致性？
• 如果模型在车端出现精度下降，你会如何排查和解决？