AI infra研发架构师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕方向：成为AI Infra领域专家，主导下一代训推平台技术突破
• 管理方向：可晋升为技术总监或架构团队负责人，带领团队规划技术演进
• 跨领域方向：积累实战经验后转向AI产品、解决方案或咨询岗位
• 设计并搭建大规模模型训练与推理平台，确保高可用、可扩展和易用
• 引入前沿加速技术，优化训练速度和推理资源利用率，降低成本
• 构建智能体平台和多智能体框架，支持复杂决策和工具调用
• 建立ModelOps流程和工具链，实现模型全生命周期自动化管理
• 精通分布式系统、容器化（Docker/K8s）、微服务等基础设施技术
• 深入理解大模型训练与推理原理，熟悉常见训练框架和推理引擎
• 具备AI系统架构设计能力，能从业务需求抽象出通用平台能力
• 熟练掌握至少一种编程语言（如Python），有AI框架优化经验者优先

申请策略

• 研究平安在AI领域的业务方向（如金融科技、智慧医疗），在面试中展示对业务场景的理解
• 准备一个完整的架构设计方案，体现平台化思维和稳定性考量
• 突出从0到1构建大型AI平台的经历，尤其是训推平台或智能体平台的落地案例
• 量化成绩：如提升训练加速比、资源利用率、支持千卡集群等具体数据
• 强调分布式系统架构设计、K8s、微服务等基础设施技能，并给出项目背景
• 如有大模型训练或推理加速优化经验，务必重点展示
• 系统学习Kubernetes和容器编排的进阶知识，如自定义调度器、资源隔离
• 熟悉主流大模型训练框架（如PyTorch DDP/FSDP）和推理引擎（如vLLM、TensorRT-LLM）

面试指南

• STAR法则：清晰阐述情境、任务、行动、结果，突出架构选型和量化收益
• 对比分析法：在回答优化方案时，对比不同方案优劣，体现技术判断力
• 结构化思考：从需求分析、架构设计、关键技术、实施路径、持续优化等维度回答
• 请描述你参与过的一个大型AI训练平台架构，如何实现可扩展和高可用？
• 在模型推理优化方面，你用过哪些加速技术？效果如何？
• 如何设计一个支持多智能体协作的底层框架？
• 如何平衡模型训练效率与资源成本？
• 你对AI Infra未来技术趋势的看法有哪些？