小米 – 自动驾驶 – 模型部署优化算法工程师 职位分析和面试指导

职位描述：

1. 负责自动驾驶端侧模型的部署和优化工作
2. 负责模型部署＆优化工具链的研发
3. 对模型部署优化技术展开研究，并落地到自动驾驶

职位要求：

1. 丰富的模型部署和优化经验，包括图优化、算子优化、模型量化/裁剪等
2. 扎实的(Python/C++)编程基础与良好的工程习惯，熟悉常用的数据结构及算法
3. 熟悉NV GPU硬件架构与CUDA编程模型，有AI推理框架研发经验者优先
4. 有高性能计算经验者优先
5. 发表过人工智能/机器学习顶会论文者优先

招聘部门：

小米

工作地点：

北京市 ID：A247898

面试建议：

自动驾驶领域的模型部署优化工程师是一个技术含量极高的岗位，小米作为国内领先的科技公司，对这个职位的要求非常明确。从职位描述可以看出，他们特别看重候选人在模型部署优化方面的实战经验，尤其是针对自动驾驶场景的端侧部署能力。这包括但不限于图优化、算子优化等关键技术点。另一个显著特点是强调CUDA编程和硬件架构知识，这在一般的算法工程师岗位中并不常见。 针对这个岗位的面试准备，建议重点准备以下几个方面：首先，要系统梳理自己在模型部署优化方面的项目经验，特别是能够量化优化效果的具体案例。其次，要深入理解NV GPU架构特性，准备好CUDA编程相关的技术问题。第三，虽然论文发表是加分项，但面试官更关注的是工程落地能力，所以要把重点放在实际项目经验的准备上。建议准备1-2个完整的项目案例，能够清晰说明遇到的挑战、采取的技术方案和最终取得的优化效果。最后，小米作为硬件起家的公司，特别注重工程实现能力，所以代码能力测试可能会比较严格，建议提前刷题准备。