端到端模型量化工程师

优缺点分析

角色解读

• 深耕模型量化领域，成为端侧部署专家，主导芯片-算法协同优化
• 横向拓展至工具链或编译器开发，提升系统级理解
• 向技术管理方向发展，带领量化团队支持自动驾驶量产项目
• 负责端到端自动驾驶模型的量化压缩，平衡精度、速度与内存占用
• 研究并应用最新量化技术如混合精度量化、QAT，提升推理效率
• 验证量化后模型在真实驾驶场景中的鲁棒性，并与算法、软件团队协作部署
• 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch或TensorFlow，能独立开发模型优化方案
• 掌握模型量化、压缩原理，有实际部署经验者优先
• 精通Python，了解C++，具备良好的工程能力和文档习惯

申请策略

• 关注地平线芯片（征程系列）的量化工具链，提前熟悉其文档和社区
• 准备一个从模型训练到量化部署的完整项目故事，体现工程思维
• 突出模型量化或压缩的相关项目经验，最好有端侧部署案例
• 强调对PyTorch/TensorFlow的熟练度，以及独立开发的能力
• 展示在跨团队协作中的贡献，如与算法或硬件团队的合作成果
• 补充对量化工具（如TensorRT、ONNX Runtime）的实战经验
• 了解自动驾驶感知算法（BEV、Transformer）的基本原理，以更好地配合团队

面试指南

• 针对项目类问题：STAR法则（背景-任务-行动-结果），突出量化的具体方法、挑战及解决
• 针对原理类问题：先给出定义，再对比不同方法，最后结合实际场景分析适用性
• 请介绍你做过的一个模型量化项目，如何平衡精度和推理速度？
• 混合精度量化的原理是什么？在哪些场景下效果更好？
• 如何验证量化后模型的鲁棒性？你遇到过哪些精度下降问题？
• 你如何理解QAT（量化感知训练）？和PTQ（训练后量化）相比优劣？
• 复习模型量化基础知识，包括权重量化、激活量化、量化校准等
• 准备一个端到端的项目案例，从模型训练到量化部署的完整流程