硬件工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI芯片与端侧AI优化领域，成为特定方向（如大模型部署、芯片架构定义）的技术权威
• 技术管理路线：带领AI硬件团队，负责更复杂的芯片平台规划、技术路线制定与团队管理
• 跨界发展：向AI芯片架构设计、产品管理（AI硬件产品经理）或解决方案架构师方向拓展
• 定义AI芯片（dNPU）的硬件规格和需求，成为产品硬件规格的负责人
• 主导将大型语言模型（如Llama）部署到特定硬件上，并进行深度优化以提升性能、降低功耗
• 构建性能测试基线，客观评估和对比不同硬件方案，为技术选型提供关键数据
• 深厚的嵌入式Linux和C/C++/Python编程功底，熟悉驱动和系统调优
• 掌握主流AI模型推理框架（TensorRT， ONNX Runtime等）和模型优化技术（量化、算子优化）
• 理解AI芯片（NPU）架构、异构计算原理，并具备与芯片厂商协同工作的沟通能力
• 具备端到端的软硬件协同问题解决能力，能从系统角度进行性能与功耗优化

申请策略

• 深入研究联想在AI PC、边缘计算等领域的战略布局，理解该岗位在其中的价值
• 准备一个完整的“AI模型端到端部署与优化”案例，在面试中能清晰阐述从模型选择、转换、优化到部署上线的全流程思考和挑战
• 突出具体的端侧AI/NPU项目经验，量化优化成果（如模型推理速度提升百分比、功耗降低比例）
• 详细描述与芯片/硬件厂商合作的项目经历，体现需求定义和沟通协调能力
• 列出精通的AI推理框架和优化工具（TensorRT， ONNX， C/C++），并给出相关技术博客、开源项目或专利作为佐证
• 深入研究一到两款主流AI加速芯片（如NVIDIA Jetson， 华为昇腾， 寒武纪）的架构和编程模型
• 实践将一个流行的开源大模型（如Llama 2）通过TensorRT等工具在模拟环境或开发板上部署并优化
• 加强对Linux内核、设备树、PCIe/USB等硬件接口协议的理解

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化描述项目经验，重点突出你的技术决策和量化成果
• 回答选型问题时，从需求出发，建立评估维度（算力、功耗、成本、生态、易用性），并说明测试验证方法
• 技术问题回答要体现深度，可以结合具体框架（如TensorRT）的原理和你遇到的真实场景来阐述
• 软性问题体现你的工程思维和沟通能力，强调基于数据、协同共赢的解决思路
• 请介绍你过去负责过的一个将AI模型部署到特定硬件上的项目，遇到了哪些性能瓶颈？你是如何分析和解决的？
• 如果让你为一个新的端侧AI应用场景选型芯片（NPU），你会考虑哪些关键PPA指标？如何设计实验来对比不同方案？
• 你如何理解端侧大模型（如7B参数）部署时的内存和带宽挑战？请举例说明KV Cache优化的原理和方法
• 当算法团队要求的模型精度和硬件团队提供的芯片算力发生冲突时，你会如何协调？