大模型训练优化工程师-Seed

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI基础设施，成为分布式训练系统架构师
• 管理路线：带领训练平台团队，负责技术方向和项目推进
• 跨领域发展：向算法研究或硬件适配方向延伸，实现系统与算法协同创新
• 设计和开发超大规模机器学习系统架构，解决可扩展性、高可靠性等关键技术问题
• 与算法团队紧密协作，联合优化训练效率，涉及Pretrain、RL、新硬件适配等多个场景
• 调研并落地前沿技术，如编译技术（Triton/TVM）、高性能计算（CUDA/RDMA）等
• 扎实的分布式系统和机器学习算法基础，能独立解决复杂系统难题
• 精通高性能计算和CUDA编程，有实际优化经验
• 熟悉大模型训练框架（如Megatron、DeepSpeed）和常见优化策略
• 较强的自驱力和学习能力，能快速掌握新技术

申请策略

• 准备系统设计案例，展现从问题到落地的完整思路
• 了解字节推荐、语音等业务场景，体现业务理解和技术结合
• 突出分布式系统或高性能计算项目经验，强调性能优化成果（如加速比、吞吐提升）
• 展示开源贡献或技术深度，如参与过CUDA库或训练框架改进
• 体现算法与系统结合能力，例如联合优化经验
• 强调问题解决能力，提供具体攻坚案例
• 深入学习CUDA和GPU编程，掌握内存优化、算子调优技巧
• 研究大模型训练框架（Megatron、DeepSpeed）和并行策略

面试指南

• 先明确问题和约束条件，再提出多种方案并对比优劣，最后给出推荐方案和理由
• 结合具体项目经历，说明问题背景、你的分析过程、具体措施和量化结果
• 体现系统性思维，从算法、系统、硬件多角度思考问题
• 如何设计一个支持千亿参数模型训练的分布式系统？
• 请分享一个你用CUDA进行性能优化的具体案例
• 在大模型训练中，如何解决内存瓶颈和通信开销问题？
• 如何评估和选择不同的并行策略（数据并行、模型并行、流水线并行）？
• 当训练出现异常（如loss不下降）时，你的排查思路是什么？