AI应用工程师-27届

优缺点分析

角色解读

• 从AI应用工程师逐步发展为资深系统工程师或架构师
• 深入AI芯片底层技术，可转向芯片软件栈、驱动或内核开发方向
• 积累行业经验后可向技术管理或客户解决方案专家发展
• 负责AI软件系统相关模块的定制开发与系统联调，确保功能正确性
• 参与系统性能优化，保障在大规模数据集上高效稳定运行
• 维护AI软件系统的持续迭代，配合修复缺陷
• 为客户提供技术支持，分析并归纳技术问题
• 精通C++/Python/Shell，具备扎实编程能力
• 熟悉Linux开发环境，熟练使用CMake、GDB、Git、Docker等工具
• 了解Linux内核或驱动者加分，需有调试和问题排查能力
• 具备良好的沟通协作和抗压能力

申请策略

• 关注寒武纪公司技术博客和产品动态，了解AI芯片软件栈
• 准备笔试，熟悉数据结构和算法，以及操作系统知识
• 突出C++/Python项目经历，尤其是系统开发或性能优化相关
• 展示Linux下的开发调试经验，如使用CMake、GDB等工具的案例
• 如果有内核、驱动或嵌入式相关经历，务必强调
• 体现解决问题的能力，如调试bug、优化性能的具体事例
• 提前复习C++11/14、Python高性能编程，熟悉Shell脚本
• 实践在Linux下使用CMake构建项目、GDB调试、Git版本控制、Docker容器

面试指南

• 项目类问题使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术细节
• 技术原理问题先讲基础概念，再结合实际经验，最后总结
• 问题排查类问题展示逻辑思维，从现象分析、假设、验证到解决
• 请介绍一个你使用C++/Python完成的项目，重点说明你如何调试和优化性能
• 什么是Linux内核？你对设备驱动开发有哪些了解？
• 你如何使用Docker进行开发环境部署？遇到问题如何处理？
• 如果客户反馈AI芯片运行效率低，你会如何排查？
• 谈谈你对AI芯片软件栈的理解