算法优化工程师-Seed

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为生成式模型优化领域的专家，主导核心技术突破
• 技术管理：积累经验后转向技术负责人，带领团队攻克难题
• 跨领域发展：可横向迁移至AI for Science、机器人等其他Seed团队研究方向
• 研发生成式大模型的算法加速技术，包括模型压缩、蒸馏、量化等，提升推理效率
• 主导Diffusion、自回归等模型的创新算法研究，解决计算瓶颈
• 与上下游团队协作，分析性能瓶颈并推动算法落地，支持字节系多模态产品
• 精通扩散模型和自回归模型的算法原理及优化方法
• 掌握模型压缩加速（量化/蒸馏）、高效架构设计（MoE/稀疏Attention）等领域经验
• 具备扎实的编程功底和深度学习框架使用能力（如PyTorch）

申请策略

• 了解字节跳动豆包、即梦等产品对生成效率的需求，准备相关想法
• 面试中展示系统思考和问题拆解能力，而非单纯堆砌技术名词
• 突出模型压缩、蒸馏、量化等相关项目成果，量化性能提升指标
• 强调顶会论文或开源贡献，展示技术影响力
• 详细描述在Diffusion或自回归模型上的优化经验
• 复习扩散模型和自回归模型的核心公式及计算图优化
• 动手复现经典量化/蒸馏论文，加深理解
• 学习GPU底层（CUDA）优化技巧，提升工程能力

面试指南

• 针对优化类问题，遵循“瓶颈分析 → 方案设计 → 实验验证 → 迭代改进”的框架
• 对于原理类问题，先清晰阐述核心概念，再结合实际项目经验说明
• 如何对扩散模型进行步数蒸馏？请详细说明流程
• MoE在推理时如何实现负载均衡？
• 给定一个生成速度瓶颈，如何定位并优化？请举例
• 解释知识蒸馏在自回归模型中的应用
• 你如何看待当前生成式模型推理优化的主要挑战？
• 整理自己参与的相关项目，准备好可量化的成果数据