数字人模型工程技术专家-抖音直播（深圳/北京）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为AI工程架构专家，主导核心模型优化
• 横向拓展：向多模态、Agent系统等前沿方向延伸
• 管理路线：未来可转向技术团队管理或AI产品架构师
• 负责AI数字人模型的训练和推理优化，提升性能与效果
• 与算法团队协同设计，优化实时互动模型
• 主导模型规模化部署，支持多智能体和多模态交互场景
• 精通Python/Go和CUDA编程，具备优秀的调试能力
• 深入掌握大模型训推框架（如Megatron、DeepSpeed、vLLM）
• 熟悉多机多卡通信与并行策略，有算子库开发经验者优先

申请策略

• 字节面试注重深度和项目细节，准备时多复盘技术难点和解决方案
• 关注抖音直播AI技术方向，提前了解其数字人产品布局
• 突出大模型训推框架的实际落地经验，包括优化效果和数据
• 强调CUDA编程和并行计算相关项目，体现底层优化能力
• 展示在直播、实时互动或多模态领域的工程成果
• 补充Triton/CUTLASS算子开发经验
• 深入理解多机多卡通信机制（如NVLink、RDMA）
• 了解最新的大模型推理优化技术（如FlashAttention、PagedAttention）

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR原则：背景、任务、行动、结果
• 对于技术方案问题，先分解问题，提出多种方案并比较优劣，给出推荐
• 对于优化类问题，从数据、算法、系统三个层面分析，并说明权衡
• 请详细描述你优化过的一个大模型训练/推理项目的技术方案和效果
• 如何设计一个支持多机多卡的大规模推理服务？
• CUDA编程中，如何优化算子以减少显存和提升带宽利用率？
• Megatron和DeepSpeed在并行策略上有什么异同？
• 如果模型推理延迟不满足线上要求，你会从哪些方面排查和优化？