大模型训练优化工程师-Seed

优缺点分析

角色解读

• 技术线深耕：成为大模型训练系统架构专家，主导核心基础设施
• 横向扩展：可涉及AI Infra全栈，包括数据、训练、推理、部署
• 管理路线：带领团队负责大规模系统设计与优化，晋升为技术Leader
• 设计和开发超大规模机器学习系统架构，解决可扩展性、高可靠等关键问题
• 调研和落地机器学习前瞻技术，实现业界最佳的超大规模训练方案
• 与算法团队深度合作，进行算法与系统的联合优化，覆盖预训练、强化学习、新硬件适配等场景
• 参与分布式模型训练、高性能计算、数据管理、资源调度等多个子系统的工作
• 扎实的工程或机器学习算法功底，具备解决复杂难题的能力
• 熟悉分布式系统、高性能计算、CUDA、RDMA等底层技术
• 了解大模型训练流程（Pretrain、RL）及相关算法（LLM、Diffusion等）
• 具备良好的学习能力、沟通能力和自驱力，热爱技术

申请策略

• 面试前准备一个你解决过的复杂系统性问题的案例，用STAR法则清晰阐述
• 关注字节跳动Seed团队的技术博客或公开分享，了解其技术栈和方向
• 突出分布式系统或高性能计算相关项目经验，尤其是大规模训练优化成果
• 强调CUDA、RDMA、编译技术等底层技能的实际应用案例
• 展示对大模型训练流程的理解，如参与过Pretrain或RL训练优化
• 体现解决复杂问题的能力，例如性能瓶颈分析、系统调优等
• 补充系统算法联合优化知识，学习Torch.Compile、Triton等编译技术
• 深入理解RDMA和网络拓扑对分布式训练的影响，掌握常用通讯库

面试指南

• 针对系统优化类问题，建议从问题定义、瓶颈分析、方案设计、实验验证四个步骤展开
• 对于算法与系统结合的问题，先阐述背景原理，再说明具体实现和trade-off，最后总结效果
• 如何优化一个分布式训练任务的计算与通信重叠？
• 请解释Ring All-Reduce的原理及其在大规模训练中的优缺点
• 当你发现模型训练出现梯度爆炸时，你会如何定位和解决？
• 请描述一个你参与过的分布式系统性能调优案例，具体做了哪些优化？
• 你对FlashAttention或类似技术有了解吗？它如何提升训练效率？
• 复习分布式训练经典论文，如Megatron-LM、DeepSpeed ZeRO等