AI加速算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在技术纵深上可深入AI芯片底层架构和编译器，成为系统优化专家
• 横向可拓展至全栈AI部署方案，覆盖从算法到硬件落地的完整链路
• 团队内部可晋升为技术骨干或团队负责人，带领项目攻坚
• 负责开发特定AI芯片上的工具链，包括模型转换、编译等，确保算法能在硬件上高效运行
• 研究和实现模型压缩、量化和加速算法，如低比特量化、剪枝等，以降低模型部署的资源消耗
• 优化模型在芯片上的推理性能，与算法和硬件团队协作，解决部署中的实际问题
• 精通C/C++和Python，能编写高效稳定的代码，熟悉Linux开发环境
• 深入理解主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有模型训练和调优经验
• 掌握模型压缩、量化等优化算法，有实际部署优化项目经验
• 良好的沟通和团队协作能力，能与算法、硬件等团队高效配合

申请策略

• 关注地平线最新芯片产品和技术博客，在面试中展示对公司的了解和兴趣
• 准备一个完整的模型部署优化案例，详细阐述从算法到芯片上的流程和难点解决
• 突出模型压缩、量化相关的项目经验，说明具体方法和效果（如加速比、精度损失）
• 展示C/C++和Python的编程能力，尤其是性能优化相关案例（如内存、速度优化）
• 强调对深度学习框架的深入理解，如自定义算子、模型部署经验
• 体现团队协作和跨部门沟通能力，例如与硬件或算法团队的合作经历
• 系统学习模型量化（PTQ/QAT）和知识蒸馏等压缩技术，争取有实际项目练习
• 熟悉AI编译器（如TVM、MLIR）和芯片架构（如ARM、RISC-V）的基本概念

面试指南

• STAR法则：清晰描述项目的背景、任务、行动和结果，突出量化方法的选型依据和效果
• 对比分析法：在回答技术选型问题时，列举不同方案的优缺点，给出基于实际场景的建议
• 系统思维：从模型到硬件全链路思考，体现对工具链、编译器的理解
• 请介绍一个你做过的模型压缩或量化项目，包括方法、效果和遇到的挑战
• 如何选择量化方案（对称/非对称、逐层/逐通道），它们对推理精度和性能的影响？
• 在将PyTorch模型部署到边缘芯片时，你会如何优化其推理速度？
• C++中如何实现内存对齐以提高访存效率？
• 你对AI编译器（如TVM）的了解有多少？它解决了什么问题？