职位描述：
1、负责深度学习模型在车载平台上加速和调优，设计基于GPU的高性能算法基础库，支持下游各个算法研发；
2、负责自动驾驶系统的核心算法的实现，配合算法研究员完成算法的落地与部署工作，并在代码与指令集层面优化算法运行效率。
职位要求：
1、熟悉CUDA工作原理，能独立完成代码热点分析并制定优化方案。
2、良好的编程能力，熟悉python,c++，掌握常见的算法和数据结构知识；
3、良好的工程能力，有较强的的代码结构设计能力，熟练使用git、ssh，cmake等工具。
加分项
ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市
面试建议：
这个高性能计算实习生的职位主要聚焦于深度学习模型在车载平台上的加速和优化，以及自动驾驶系统核心算法的实现和部署。从职位描述来看，面试官会特别关注你在CUDA编程和深度学习模型优化方面的实际能力，而不仅仅是理论知识。这意味着你需要准备展示你在这些领域的实际项目经验或竞赛经历。 建议你在面试前重点复习CUDA编程和深度学习模型优化的相关知识，特别是如何在实际项目中应用这些技术。准备几个你参与过的相关项目案例，详细说明你在项目中承担的角色、遇到的挑战以及如何解决的。如果你有ACM/ICPC等竞赛经历，一定要重点准备，因为这些经历可以很好地证明你的算法和编程能力。面试时可能会要求你现场分析代码热点或设计优化方案，所以保持头脑清晰，展示你的问题解决能力也很重要。