大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 可以成长为模型压缩领域的专家，负责更复杂、更具挑战性的算法研究和创新
• 可以转向 AI 系统架构师方向，负责整个模型从训练到部署的全链路优化
• 可以成为技术团队负责人，带领团队攻克技术难题，推动技术落地
• 研究并实现大模型压缩技术，包括量化、剪枝、知识蒸馏等，以减小模型体积和计算量
• 开发训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）流程，优化校准策略，在保证模型精度的前提下实现低比特量化
• 针对不同硬件平台（如高通）进行定制化优化，确保模型在目标设备上的高效部署
• 建立模型压缩后的性能评测体系，从精度、速度、内存和功耗等多维度评估模型效果
• 扎实的数学基础，特别是线性代数、概率论和最优化理论，是理解和设计压缩算法的关键
• 精通 Python 和 C++ 编程，熟悉 PyTorch 等深度学习框架，并了解其底层实现
• 深入理解 Transformer、Attention 等模型结构，以及模型量化、剪枝、蒸馏等压缩技术
• 具备模型部署经验，了解不同硬件平台的性能瓶颈，能够进行针对性优化

申请策略

• 在申请时，可以表达对联想在 AI 领域布局的了解，并展示你对模型压缩技术的热情
• 准备一个能体现你技术深度的项目案例，在面试中详细讲解
• 重点突出模型量化、剪枝或蒸馏等相关的项目经验，详细描述你负责的技术方案和取得的成果
• 强调扎实的数学基础，可以列举相关课程或研究经历
• 展示你的编程能力，包括 Python 和 C++ 的熟练程度，以及 PyTorch 等框架的使用经验
• 如果有在特定硬件（如高通）上部署模型的经验，务必突出
• 系统学习模型量化、剪枝、蒸馏等主流压缩算法，并尝试在开源模型上复现
• 深入了解 PyTorch 的底层实现，学习如何自定义算子或进行算子融合优化

面试指南

• 回答技术问题时，可以遵循 STAR 原则，清晰描述项目背景、任务、行动和结果
• 对于算法原理问题，可以从数学基础出发，解释其核心思想，并结合实际应用场景
• 对于优化问题，可以展示你的分析思路，从多个维度考虑，并给出权衡方案
• 请详细介绍一下你参与过的模型量化项目，包括技术选型、实施过程和最终效果
• 如何理解训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）的区别？在什么场景下选择哪种？
• 在模型压缩过程中，如何平衡模型精度和推理速度？
• 你如何针对特定硬件（如高通）进行量化方案优化？
• 请解释一下 Transformer 模型中的 Attention 机制，以及它在模型压缩时可能遇到的问题