【2027届校招】AI芯片算法工具链工程师

优缺点分析

角色解读

• 初期专注于模型部署和工具链开发，成为算法与芯片之间的技术桥梁
• 随着经验积累，可向算法优化专家、工具链架构师或技术负责人方向发展，深入芯片和算法协同设计
• 在自动驾驶和AI芯片领域具有广阔的跨领域发展空间，可转向硬件设计、算法研究或产品管理等方向
• 负责将最新的智能驾驶/座舱开源模型（如端到端、VLA、世界模型、LLM）部署到地平线自研芯片上，进行性能优化和适配
• 参与量产项目，帮助客户将自研算法在地平线芯片上落地，解决部署过程中的技术问题，确保顺利量产
• 跟进业界前沿算法，评估和验证新模型在芯片上的可部署性，输出技术方案和优化建议
• 扎实的编程能力，熟练掌握C/C++/Python，能高效实现和调试算法
• 熟悉主流深度学习框架（PyTorch/ONNX/TensorRT），理解模型推理和优化的底层原理
• 了解量化原理和嵌入式平台部署流程，熟悉Linux和Git等开发工具
• 对视觉、激光雷达、PNC、端到端、VLA、世界模型、LLM等算法中的一种或多种有深入理解

申请策略

• 了解地平线芯片的产品线和技术方向，在面试中展示对公司的研究和热情
• 准备一两个能体现技术深度和解决问题能力的案例，用STAR法则讲述
• 突出编程能力，特别是C/C++和Python的项目经验和代码质量
• 强调深度学习框架使用经验，如PyTorch、TensorRT的实战项目
• 如果有模型部署或量化相关项目，务必重点描述，这非常加分
• 展示对自动驾驶或AI芯片领域的热爱，例如相关课程、竞赛、开源项目等
• 提前学习模型压缩和量化知识，尝试在嵌入式设备上部署一个小模型
• 熟悉TensorRT或ONNX Runtime的优化流程，了解算子融合和内存优化

面试指南

• 对于部署类问题，可以按照“模型转换-精度验证-性能优化-硬件适配”的结构化思路回答，突出每个环节的关键点
• 对于优化类问题，从算法层（剪枝、量化、蒸馏）、框架层（算子融合、图优化）、硬件层（内存、并行计算）三个维度展开
• 对于问题排查类，强调定位问题的思路，如二分法、日志分析、复现实验等，展示逻辑性和耐心
• 如何将一个PyTorch模型部署到嵌入式平台上？请描述完整流程
• 解释什么是量化，并说明量化对模型精度和性能的影响
• 你如何优化一个推理速度较慢的深度学习模型？
• 对端到端自动驾驶或大模型在车端部署有什么理解？
• 遇到客户算法在芯片上无法跑通时，你会如何排查和解决？