大模型推理引擎专家-Seed

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为AI系统架构专家，主导下一代推理引擎的设计
• 横向拓展：转向算法与系统协同优化，或晋升为技术负责人管理团队
• 行业影响力：输出技术方案，推动行业大模型推理标准演进
• 设计并开发超大规模机器学习推理系统，支撑搜索、推荐等核心业务的高并发推理服务
• 针对模型进行性能优化，包括子图匹配、编译优化、量化等技术，提升推理速度和效率
• 管理全球多地域的GPU集群，通过弹性调度和任务编排优化算力利用率
• 精通C++和Python，具备扎实的系统编程能力
• 深入理解至少一种深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）
• 具备GPU编程或编译器相关经验，熟悉CUDA和cuDNN更佳

申请策略

• 面试前准备一个完整的推理系统优化案例，从问题到解决方案
• 了解字节在AI领域的最新布局，展现对Seed团队使命的认同
• 突出系统性能优化经验，例如大规模分布式推理系统的设计与成果
• 强调GPU编程或编译器相关项目，附带量化指标（如速度提升、资源节省）
• 展示与算法团队协作的案例，体现跨团队合作能力
• 深入学习CUDA编程和GPU架构，尝试撰写高性能kernel
• 掌握TVM、XLA等编译优化技术，提升模型优化能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答行为问题
• 技术问题先阐述原理，再结合实际项目经验，最后总结优化效果
• 如何优化一个PyTorch模型的推理性能？请列举具体方法
• 描述一次你解决系统高并发问题的经历
• GPU共享与调度有哪些策略？如何避免资源竞争？
• 谈谈你对大模型推理引擎架构的理解
• 复习GPU架构与CUDA编程，准备一个性能调优的实战案例
• 了解常用推理框架（TensorRT、ONNX Runtime）的核心原理