多模态大模型优化工程师-Data AML(北京/上海/杭州/深圳)

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从模型优化工程师成长为算法专家，主导大模型优化方向
• 横向拓展：接触多模态、端侧AI等多个前沿领域，提升综合技术视野
• 管理方向：未来可带领团队负责模型优化项目，晋升为技术Leader
• 对字节跳动自研多模态大模型进行软硬件协同优化和算法优化，包括量化、稀疏、蒸馏等加速技术
• 研发面向端侧和云端的推理加速算法，如投机解码、KV Cache压缩，提升模型效率
• 探索高效AIGC和LLM技术，通过数据合成和偏好对齐提升模型能力，支持业务落地
• 掌握深度学习框架PyTorch，精通Python编程，熟悉CUDA/Triton等底层优化工具
• 深入理解模型优化技术（量化、剪枝、稀疏化）和扩散模型优化（步数蒸馏、高效结构）
• 具备分布式训练/推理经验，了解多卡并行、算子优化等

申请策略

• 了解字节跳动AI团队的业务方向（抖音、剪映等），在简历中体现与之相关的经验
• 准备时关注Diffusion Model、LLM推理加速等最新进展，展现技术前瞻性
• 突出模型优化相关项目经验，如量化、蒸馏、推理加速等，并说明收益（如性能提升、成本降低）
• 强调论文发表经历（CVPR/NeurIPS等）或开源贡献，体现研究能力
• 展示CUDA/Triton或底层优化经验，证明工程能力
• 若缺乏模型优化经验，可学习ONNX、TensorRT等工具，并复现经典论文
• 补充分布式训练知识，熟悉DeepSpeed、Megatron等框架

面试指南

• 结构化回答：背景-方法-结果，强调技术深度和量化收益
• 对比分析：不同方法的优劣比较，展示思考全面性
• 结合实际业务：将技术方案与字节产品场景关联，体现工程思维
• 请详细描述你做过的一个模型优化项目，包括具体方法、难点和效果
• 如何对扩散模型进行步数蒸馏？有哪些常见方法？
• 量化中的PTQ和QAT有什么区别？在实际应用中如何选择？
• 请解释分布式推理中流水线并行和模型并行的区别及优缺点
• 如何设计一个高效的KV Cache压缩策略？