AML机器学习框架研发工程师/专家

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为机器学习框架领域的专家，深入GPU虚拟化、编译器优化、分布式通信等底层技术
• 技术广度拓展：从框架研发延伸至算法优化、AI基础设施架构设计，逐步成为技术负责人或架构师
• 管理路径：带领团队负责某个子系统的研发，或转向AI中台的技术管理岗位
• 研发和优化字节跳动统一的机器学习训练/推理框架，支撑抖音、今日头条等产品的推荐、广告、CV、NLP等核心业务
• 参与底层组件的抽象、设计与优化，提升算力效率和系统稳定性
• 与算法团队紧密合作，针对重点项目进行算法与系统的联合优化，解决大规模分布式训练中的性能瓶颈
• 探索AI for Science、科学计算等前沿领域，将机器学习能力拓展到更多方向
• 精通C/C++和Python，具备扎实的Linux系统编程能力
• 熟悉至少一种主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch等）的使用和原理
• 掌握GPU编程、编译器、高性能网络或HPC中至少一项，具备系统性能调优经验
• 良好的沟通协作能力，能够与算法、工程团队高效配合，有独立解决问题的能力和自驱力

申请策略

• 字节跳动非常看重技术深度和实战能力，面试前多准备系统设计、性能优化相关的案例
• 了解AML团队的业务场景（推荐、广告、CV等），思考如何将你的技能与业务结合
• 突出C/C++、Python编程能力，以及Linux系统下的高性能编程经验（如多线程、内存优化等）
• 详细描述你在TensorFlow/PyTorch等框架上的使用或二次开发经历，最好体现对框架内部机制的理解
• 如果做过GPU编程（CUDA）、编译器优化、高性能网络（RDMA、InfiniBand）或HPC相关项目，务必重点展示
• 展示分布式系统或并行计算相关的项目经验，如分布式训练、模型并行等
• 深入学习TensorFlow/PyTorch的源码，理解其底层架构（如计算图、自动微分、分布式策略等）
• 补充GPU编程（CUDA）知识，尝试编写简单的kernel并分析性能

面试指南

• 对于框架原理类问题，建议从数据流、内存管理、算子调度等角度分层回答，先描述整体流程再聚焦优化点
• 对于系统设计类问题，采用“需求分析-架构设计-关键挑战-解决方案”的结构，突出权衡取舍（如一致性 vs 性能）
• 对于性能优化类问题，使用“现状测量-瓶颈定位-优化手段-效果验证”的步骤，强调量化分析和迭代优化
• 请简述TensorFlow或PyTorch的计算图执行流程，如何优化反向传播性能？
• 在分布式训练中，如何解决通信瓶颈？请对比Ring All-reduce与树形All-reduce
• 设计一个支持混合精度训练的TF/PyTorch框架模块，需要考虑哪些关键点？
• 你如何优化一个GPU kernel的显存占用和执行效率？请举例说明
• 如果让你为推荐场景设计一个高效的embedding存储和查询系统，你会怎么做？