算法工程师-27届

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为资深算法架构师或首席科学家，主导下一代芯片算法架构
• 横向可向软硬件协同设计、AI编译器或底层系统开发方向拓展，成为复合型技术专家
• 参与智能处理器的规格定义，将算法需求转化为硬件设计指标
• 进行前沿算法预研，探索适合硬件高效运行的AI算法
• 开发处理器演示demo，验证算法与硬件架构的协同效果
• 精通智能算法及主流开源框架（如PyTorch/TensorFlow）
• 熟悉Linux环境及Shell/Python等脚本语言
• 具备扎实的计算机体系结构基础知识，理解软硬件协同设计

申请策略

• 提前了解寒武纪的MLU架构及思元系列芯片特点，面试时展现对公司技术路线的关注
• 突出在智能算法（如CV/NLP/大模型）领域的深入研究及开源框架使用经验
• 强调对计算机体系结构的理解，如有相关课程、项目或底层优化经验务必详细列出
• 展示在Linux环境下的开发能力及Python/Shell脚本编程能力
• 补充计算机体系结构、计算机组成原理等底层硬件知识
• 了解AI编译器（如TVM、MLIR）或模型部署优化的相关技术

面试指南

• STAR法则：结合具体项目，说明背景、任务、行动（如何优化/设计）和结果（性能提升指标）
• 软硬结合视角：回答算法问题时，主动引入内存带宽、算力利用率、缓存命中等硬件视角的分析
• 请介绍一个你熟悉的智能算法，并分析其在硬件部署时可能遇到的性能瓶颈及优化思路
• 如果让你为一款新的AI芯片定义规格，你会重点考虑算法的哪些特性？
• 在Linux环境下，你如何使用Python/Shell编写自动化脚本来提高算法测试或模型训练的效率？
• 谈谈你对软硬件协同设计的理解，为什么懂体系结构对算法研究员很重要？
• 复习计算机体系结构核心概念（如流水线、缓存、并行计算）
• 准备1-2个算法模型在底层硬件上部署、量化或优化的实际项目案例