职位描述：
1、负责大模型在内的各类算法的移动端部署与优化；
2、负责移动端深度学习框架开发及算子优化；
3、不断挖掘移动芯片算力潜能，改良模型结构，实现业界领先的算法执行效能；
4、撰写相关论文，专利。
职位要求：
1、信号处理/模式识别/人工智能等相关专业毕业，熟练使用C/C++；
2、对深度学习有深刻认识，熟悉各种神经网络及背后数学原理，熟悉各类神经网络模型的量化/压缩/性能优化方案；
3、对大模型加速优化方案有深入了解，对投机采样，GQA，MOE，Lora量化等技术有开发与优化经验者优先。
4、有TFlite (Micro)，NCNN，SNPE/QNN，EAI，NeuroPilot等移动端深度学习框架开发经验者优先；
5、熟悉神经网络模型的定点优化，熟悉各类嵌入式平台芯片架构及底层指令，有ARM Neon、Hexagon DSP、Cadence Hifi3/5、RISC-V等平台的算子开发及算法调优经验者优先；
6、有相关领域高质量会议/期刊论文，或深度参与过开源深度学习框架的开发并有相应贡献者优先。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市社招全职职位 ID：A170030
面试建议：
小米的这个移动端算法优化专家职位非常注重实际工程能力和前沿技术应用的结合。面试官会特别关注你在移动端部署大模型和算法优化的实战经验，这包括但不限于模型压缩、量化、性能调优等关键技术。他们希望找到既懂理论又能在实际项目中落地优化方案的人才，特别是在资源受限的移动设备上实现高效推理的能力。 建议你在准备面试时，重点梳理自己在移动端算法优化方面的项目经验，特别是那些涉及性能显著提升的案例。准备好详细解释你使用过的优化技术和工具链，比如具体的深度学习框架和芯片指令集。对于大模型相关的经验，要能清晰说明你处理过的技术挑战和解决方案。同时，如果你有论文发表或开源贡献，要准备好深入讨论这些工作。技术深度和工程能力的平衡将是面试成功的关键。