智驾软件工程师（模型部署）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为模型部署与优化专家，主导核心算法的工程化落地
• 架构晋升：向系统架构师方向发展，负责自动驾驶软件系统整体设计
• 跨界发展：积累自动驾驶领域经验，向AI芯片或硬件设计方向拓展
• 将端到端自动驾驶大模型部署到不同硬件平台（如GPU、DSP）并进行推理加速
• 进行算子调优、Kernel优化和Pipeline优化，提升模型运行效率
• 构建模型推理的监控和性能分析体系，定位带宽和耗时瓶颈
• 与硬件工程师协作，实现软硬件协同优化
• 精通C++（C++14及以上），具备扎实的编码能力和代码素养
• 熟悉深度学习模型部署流程，掌握异构系统推理优化方法
• 熟练使用性能分析工具（perf/valgrind/tcmalloc）和调试工具（gdb/asan）
• 了解GPU架构和CUDA优化，具有端到端自动驾驶模型部署经验者优先

申请策略

• 了解地平线公司芯片架构（如征程系列），在面试中体现对软硬件协同的兴趣
• 准备一个完整的模型部署项目案例，从模型转换到性能调优的闭环
• 突出C++开发经验和性能优化项目，量化优化效果（如推理速度提升百分比）
• 详细描述模型部署经历，包括硬件平台（GPU/CUDA等）、工具链和遇到的挑战
• 展示对硬件架构的理解，如访存模式、指令集等
• 如有自动驾驶或端到端模型经验，务必重点强调
• 系统学习CUDA编程和GPU架构，掌握算子优化方法
• 熟悉常用推理框架（如TensorRT、ONNX Runtime）的源码和优化技巧

面试指南

• 对于性能优化问题，采用‘问题定位→工具分析→优化方案→效果验证’的结构
• 对于C++问题，先解释原理，再结合项目经验举例，最后总结最佳实践
• 对于系统设计类问题，先给出整体思路，再细化到具体模块，注意权衡取舍
• 请描述一个端到端模型部署的完整流程，并说明如何优化推理性能
• 如何分析一个模型推理中的带宽瓶颈？请举例说明
• CUDA中shared memory和global memory的区别是什么？如何利用shared memory优化矩阵乘法？
• C++中智能指针的内存管理原理及使用注意事项
• 在Linux环境下，如何使用perf定位程序性能瓶颈？