AML-火山方舟大模型推理系统工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕方向：成为大模型系统优化专家，主导超大规模集群架构设计
• 架构方向：从IC逐步转向系统架构师，负责整体技术方案与演进
• 管理方向：可向技术经理或团队负责人发展，带领团队攻克难题
• 负责大模型训练/推理系统的研发与性能优化，包括模型计算、分布式集群调优、推理服务部署等
• 解决高并发、高可靠性等技术问题，支撑千亿级别Token流量
• 调研并引入前沿技术（如编译优化、模型量化），集成异构硬件（GPU/NPU/TPU）
• 通过弹性调度、GPU超卖等手段提升算力利用率，并与算法团队联合优化
• 精通C++/Python，具备大规模机器学习系统或搜广推系统经验
• 熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，以及至少一种大模型推理框架（vLLM、TensorRT-LLM等）
• 有分布式系统、GPU编程（CUDA）和性能分析经验
• 具备独立解决复杂问题的能力和团队协作精神

申请策略

• 关注字节跳动火山引擎的技术博客，了解团队技术方向和成果，面试中展现对该领域的理解
• 准备1-2个从系统角度解决性能瓶颈的深度案例，展示分析问题和解决问题的能力
• 突出大模型训练/推理相关项目经验，具体说明性能优化成果（如吞吐提升、延迟降低）
• 强调分布式系统设计或优化实践，包括集群规模、调度策略等细节
• 展示C++/Python编程能力和CUDA开发经历，如有开源贡献可重点提及
• 列出熟悉的大模型推理框架（vLLM, TensorRT-LLM等）以及使用场景
• 系统学习GPU架构和CUDA优化，了解Tensor Core、内存层次等
• 实操vLLM或TensorRT-LLM，掌握其核心源码和部署流程

面试指南

• 对于系统设计题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），先明确背景和目标，再详细描述具体措施和量化效果
• 对于技术原理题，先讲核心概念，再对比不同方案的优缺点，最后结合实践经验给出理解
• 对于优化题，先分析瓶颈，再提出方案，强调权衡和最终收益
• 请描述你参与过的大规模分布式训练或推理系统的架构，遇到的主要挑战是什么？如何解决的？
• 解释vLLM中PagedAttention的工作原理，以及它如何提升推理效率？
• 如何优化GPU算子？举一个你实际优化过的例子，用了哪些手段？
• 在几百卡集群上进行训练时，如何定位和解决通信瓶颈？
• 你对模型量化了解多少？有哪些量化方法，分别适用于什么场景？