生态算法工具链实习生

优缺点分析

角色解读

• 积累工业级模型部署和优化经验，深入理解AI芯片与算法的协同设计
• 表现优异者可转正为正式员工，继续在算法工具链或自动驾驶算法方向发展
• 可向算法工程师、系统工程师或AI芯片应用专家等方向成长
• 负责将训练好的模型部署到地平线芯片上，通过量化、剪枝等优化手段提升运行效率和精度
• 调研和复现业界最新的感知算法（如目标检测、语义分割），并适配地平线芯片架构
• 与算法和软件工程师协作，开发工具链组件，加速算法迭代验证流程
• 扎实的Python和C++编程能力，熟悉PyTorch框架及其模型导出流程
• 熟悉主流深度学习模型结构（如ResNet、Transformer）和常用感知算法
• 了解模型优化技术（量化、稀疏化、知识蒸馏）或部署工具（ONNX、TensorRT）更佳

申请策略

• 在面试中展现对自动驾驶场景的热情，以及对”软硬协同”优化的理解
• 可以准备一个自己做的模型优化小项目（如用PyTorch量化一个分类模型），展示动手能力
• 突出PyTorch项目经验，尤其是模型训练、导出和部署的相关经历
• 展示对模型结构（如YOLO、Transformer）的理解，以及优化方面的实践（量化、剪枝等）
• 如有ONNX/TensorRT使用经验或开源项目贡献，务必详细描述
• 提前学习ONNX和TensorRT的基本用法，了解模型量化原理
• 熟悉地平线芯片相关的开发文档（如工具链文档），了解其模型格式和优化方式
• 练习在GitHub上复现一篇顶会论文的代码，提升工程能力

面试指南

• 对于部署类问题，按步骤描述：模型导出→精度验证→优化（量化/剪枝）→硬件适配→性能测试
• 对于优化问题，先说明问题现象，然后列出可能原因（算子未融合、内存带宽瓶颈等），最后给出具体优化方案（如算子替换、内存布局调整）
• 对于知识类问题，先给出定义，再举例说明应用场景，最后结合实际项目经验
• 请描述一下你使用PyTorch部署一个模型到端侧的过程及遇到的挑战
• 解释模型量化的原理，以及如何平衡量化后的精度和速度
• 你了解哪些模型结构优化方法？举例说明
• 地平线芯片与其他AI芯片（如英伟达）在部署上有何不同？
• 如果模型在芯片上推理速度不达标，你会如何分析和优化？