算法工程师（大模型推理加速）

优缺点分析

角色解读

• 技术深度方向：成为推理加速专家，主导GPU Kernel开发和架构级优化
• 架构方向：成长为分布式系统架构师，设计大规模推理集群
• 管理方向：带团队负责推理平台整体建设，晋升为技术经理或架构师
• 负责将训练好的大模型部署到生产环境，确保推理服务的高性能和稳定性
• 基于vLLM、TensorRT-LLM等框架进行二次开发和定制优化
• 跟踪并落地量化、长上下文、PD分离等前沿推理加速技术
• 处理线上排障、调试和验证等基础但关键的工作
• 扎实的编程能力：至少精通C/C++、Python或Rust之一，熟练使用AI编码工具
• 深入理解Transformer架构和主流大模型（如Qwen、DeepSeek），熟悉前向推理流程
• 掌握至少一种推理框架（vLLM、SGLang、TensorRT-LLM），有使用或二次开发经验
• 熟悉推理优化技术（PagedAttention、量化、Speculative Decoding等）和容器化部署（Docker/Kubernetes）

申请策略

• 面试前准备一个完整的推理服务优化项目复盘，包括问题分析、方案设计、效果量化
• 关注平安的金融AI应用场景，思考推理加速如何赋能业务（如智能客服、风控）
• 突出使用推理框架（vLLM、TensorRT-LLM等）的项目经验，强调性能优化成果（如延迟降低、吞吐提升）
• 展示GPU编程能力：CUDA kernel开发、算子优化经历是重要加分项
• 强调容器化和分布式部署经验：Kubernetes、NCCL、分布式推理（TP/PP/EP）
• 系统学习vLLM或TensorRT-LLM的源码结构，尝试进行二次开发或贡献补丁
• 补充CUDA和GPU架构知识，熟悉NVIDIA Nsight等性能分析工具
• 了解最新的推理加速技术：FlashAttention、Continuous Batching、PD分离等

面试指南

• 技术原理题：先说明基础概念，再结合实际案例阐述优化思路和效果
• 项目经验题：用STAR法则（情境-任务-行动-结果）组织回答，突出量化指标
• 系统设计题：从分层架构、资源调度、容错等角度全面考虑，体现工程思维
• 请解释PagedAttention的原理及为什么能提升推理效率
• 描述一次使用vLLM优化推理性能的经历，遇到什么困难如何解决？
• Transformer模型的前向推理计算流程是怎样的？如何优化attention计算？
• 在Kubernetes上部署大模型推理服务需要考虑哪些方面？
• 对模型量化（如INT8、FP8）的理解，量化后如何保证精度？