混合云-计算AI研发工程师/架构师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为AI基础设施领域的专家，负责核心组件设计与优化
• 架构升级：从单模块到全栈系统架构师，主导下一代AI平台建设
• 管理方向：可转向技术管理，带领团队攻克AI算力难题
• 研发AI计算软件栈，优化从硬件到网络的全链路性能，提升算力基础设施效率
• 设计混合云AI Infra架构，包括训练、推理和训推一体场景的系统优化
• 整合内部和生态产品，打造具有竞争力的AI解决方案
• 跟踪AI大模型趋势，预研下一代AI基础设施，如新硬件适配、分布式训练等
• 精通深度学习与大模型，具备性能分析和优化经验
• 熟悉PyTorch、vLLM、SGlang等框架，了解底层实现
• 熟练掌握Go、C/C++、Python，深入理解计算机体系结构
• 有分布式系统、高性能网络或GPU优化经验者优先

申请策略

• 关注字节跳动在AI领域的开源项目（如ByteDance ML）并贡献代码，可增加印象分
• 面试前准备系统设计题，尤其是大规模分布式训练系统的设计思路
• 突出AI性能优化案例：如通过算子融合、通信优化使训练速度提升XX%
• 展示对主流框架的深入理解：PyTorch源码分析或自定义算子开发经验
• 强调系统能力：分布式训练架构设计、性能调优工具开发等
• 如有大模型相关项目（如LLM训练/推理）务必重点描述
• 深入学习CUDA编程或GPU架构，提升硬件层面的优化能力
• 熟悉分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron）和通信库（NCCL）

面试指南

• 先定位瓶颈（计算、通信、IO），再针对性优化（算子融合、梯度压缩、异步流水等）
• 从数据、模型、通信、调度、容错等维度展开系统设计
• 结合实际案例，量化优化效果，展示分析思路
• 如何优化PyTorch训练中GPU利用率低的问题？
• 设计一个支持千卡级分布式训练的系统架构
• 在大模型推理中，如何减少显存占用并提高吞吐？
• 解释vLLM的工作原理及其在推理优化中的优势
• 如何在一个混合云环境中实现跨数据中心的高效训练？