大模型平台研发工程师-国际化（北京/上海）

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：成长为分布式系统专家或AI基础设施架构师
• 管理方向：可转向技术Leader，带领团队规划平台路线图
• 业务方向：深入理解LLM在风控等场景的应用，成为AI+业务复合型人才
• 设计并搭建大模型全生命周期管理平台，涉及训练、评估、部署、监控全流程
• 构建模型服务网关和资源调度体系，优化异构计算资源利用率
• 实现自动化工作流系统，集成评估、数据回流和智能发布，驱动模型持续迭代
• 保障平台高可用和容灾能力，支撑每日亿级任务稳定运行
• 扎实的分布式系统基础，熟悉存储、缓存、消息队列等中间件
• 掌握LLM相关技术栈，如Prompt Engineering、RAG、Agent架构
• 精通Golang或Python，有良好的代码质量和测试习惯
• 具备产品思维，能从业务目标出发设计技术方案

申请策略

• 面试时准备一个完整的系统设计案例，展现架构能力和LLM工程化思考
• 关注字节跳动在AI基础设施方面的技术分享，了解其技术栈
• 突出分布式系统设计经验，尤其是高并发、高可用系统的项目
• 展示LLM相关实践，如RAG、Agent、Prompt Engineering等落地案例
• 强调性能优化、资源调度、容灾设计等具体成果
• 如有开源贡献或技术博客，可体现技术影响力
• 深入学习Kubernetes和容器调度技术，熟悉GPU资源管理
• 实践构建一个简单的模型服务平台，熟悉MLflow等工具

面试指南

• 系统设计题：明确需求->拆分模块->选型->考虑扩展性和容错
• 问题解决题：背景->方案->对比->效果->反思
• 代码和算法：先分析复杂度，再给出实现，注重边界和测试
• 请设计一个大模型推理服务网关，支持高并发和多种模型部署
• 如何实现一个模型自动迭代工作流？描述数据回流和策略比对机制
• 分布式系统中如何保证一致性和高可用？举例说明
• 你在LLM落地过程中遇到过哪些挑战？如何处理鲁棒性和成本问题？
• 如何对GPU资源进行调度和优化？