阿里巴巴 – 菜鸟星-模型优化算法工程师 职位分析和面试指导

职位描述:

1、负责动态图优化、算子优化,Auto-Tuning、量化训练、模型推理部署、大模型训练等,提升训练的性能,降低算法的在线时延;
2、研发自动驾驶的高性能推理系统框架,支持GPU/CPU的异构推理;
3、追踪自动驾驶行业和深度学习技术的最新进展,力争打造菜鸟无人驾驶系统,开创未来无人物流的新格局。

职位要求:

1、计算机、数学、通信等相关专业背景;
2、熟悉深度学习、模型推理优化、决策算法,路径规划算法、三维重建与绘制、游戏开发等相关领域技术和应用,有大量实践经验者优先;
3、极佳的工程实现能力,熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门语言,熟悉libtorch、tensor-rt、tvm等至少一种部署方式,在开源社区有突出影响力者优先;
4、具有良好的数据分析能力和逻辑分析能力。

【加分项】
在相关领域顶级会议获得Best Paper者优先;发表过相关领域期刊论文,其研究成果具备行业领先创新性者优先;在国际权威竞赛中获奖者优先。

招聘部门:

阿里巴巴 菜鸟

工作地点:

杭州

注意:为了确保您掌握真实的招聘信息,上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。

面试建议:

菜鸟星-模型优化算法工程师这一职位在阿里巴巴菜鸟部门中扮演着至关重要的角色,尤其是在自动驾驶和物流技术的创新方面。这个职位不仅要求深厚的算法和工程能力,还需要对自动驾驶行业有深刻的理解和前瞻性的技术视野。面试官会特别关注你在深度学习模型优化、高性能推理系统开发以及大模型训练方面的实际经验。此外,由于菜鸟致力于打造无人驾驶物流系统,你在自动驾驶相关技术(如决策算法、路径规划算法)上的经验将是一个巨大的加分项。

在准备面试时,你需要重点展示你在模型优化和推理部署方面的实际项目经验。简历中应详细描述你参与过的相关项目,尤其是那些涉及动态图优化、算子优化、Auto-Tuning和量化训练的项目。面试过程中,面试官可能会深入探讨你在libtorch、tensor-rt或tvm等工具上的使用经验,因此确保你对这些工具有充分的了解并能举例说明。此外,如果你在开源社区有贡献或在国际竞赛中获奖,务必在面试中突出这些成就。面试时,保持清晰的逻辑和扎实的技术表达能力,这将帮助你在众多候选人中脱颖而出。

在线咨询

提示:由 AI 生成回答,可能存在错误,请注意甄别。