火山引擎-大模型方舟平台研发工程师/架构师

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型平台技术专家或架构师方向发展，深入系统优化与架构设计
• 有机会转向AI产品管理或技术Leader角色，结合业务推动技术落地
• 积累云原生和AI基础设施的宝贵经验，成为跨领域复合型人才
• 负责火山引擎大模型平台的研发，设计系统化解决方案来降低大模型应用成本
• 参与资源调度、模型训练与推理、数据管理、工作流编排等机器学习系统子方向的工作
• 与团队协作，从产品思维、性能和稳定性等角度交付高质量代码
• 精通分布式系统开发与运维，熟悉Golang、Python等主流编程语言
• 掌握Kubernetes及相关云原生技术，有实际应用开发经验
• 对机器学习或大模型领域有深入的实践或浓厚兴趣，了解训练、推理、微调等流程

申请策略

• 关注字节跳动技术博客和开源项目，了解团队技术栈
• 准备一个系统设计或技术难题的案例，展示问题解决思路
• 突出分布式系统或机器学习平台的实战项目经验，展示技术深度
• 强调Kubernetes、微服务等云原生技术的应用案例
• 如有大模型相关项目（如模型微调、推理优化），重点描述
• 如果缺乏K8s经验，可先学习Operator开发、容器编排等
• 深入了解大模型推理部署框架（如vLLM、TensorRT-LLM）和微调方法（LoRA、RLHF）

面试指南

• 系统设计题：先明确需求，再分解模块，画架构图，讨论优化点（缓存、异步、负载均衡）
• 项目经验：用STAR原则，场景-任务-行动-结果，突出技术选型和量化成果
• 请设计一个大模型推理服务的分布式架构，考虑高并发和低延迟
• 如何优化Kubernetes上运行的模型训练任务资源利用率？
• 描述一个你参与的机器学习平台项目，遇到了哪些挑战，如何解决？
• 对LangChain和RAG的理解是什么？如何改进其性能？
• 手写一道中等难度的算法题，如LRU Cache
• 复习Kubernetes核心概念和Operator开发模式