AI Infra工程师-Commercial AI

优缺点分析

角色解读

• 纵向成长为AI Infra方向的专家，深耕分布式系统、GPU性能优化等尖端技术
• 横向发展至AI平台的架构师或技术负责人，主导大型AI基础设施的规划与设计
• 积累业务理解后转向技术管理，带领团队攻克技术难题，推动业务创新
• 负责大规模分布式训练与推理基础设施的研发与性能优化，确保千卡级集群高效运行
• 针对NVIDIA GPU、NPU进行深度调优，包括算子融合、显存管理和通信优化，极致发挥硬件算力
• 设计高性能推理引擎，优化计算图编译、动态Batching和KV Cache管理，实现低延迟高吞吐
• 持续跟进前沿Infra技术，推动新技术在实际业务中的应用与落地
• 精通C++与Python，具备扎实的数据结构与算法基础，以及并发编程能力
• 熟练使用PyTorch/TensorFlow，掌握深度学习性能加速技术（计算图优化、算子优化、通信优化）
• 具有AIGC模型训练/推理优化经验，熟悉TensorRT-LLM、vLLM等推理优化工具
• 积极主动，具备良好的沟通能力和团队协作精神

申请策略

• 了解字节跳动Commercial AI的业务方向（如抖音、TikTok等场景的AI服务），在面试中展现业务理解
• 准备一个完整的项目案例，详细描述从问题定义到优化落地的全过程，突出个人贡献和思考
• 突出在分布式训练或推理优化方面的项目经验，量化性能提升成果（如吞吐量、延迟、显存节省等）
• 强调对GPU底层优化（CUDA、Triton）或推理引擎（TensorRT-LLM、vLLM）的熟练程度
• 展示在C++/Python编程、并发编程、数据结构与算法方面的能力，最好有开源贡献或技术博客
• 体现对AIGC模型（如LLM、Diffusion）的深刻理解，包括训练和推理的常见瓶颈及优化方法
• 深入学习CUDA编程和GPU架构，尝试实现一些算子融合或通信优化的小项目
• 熟悉TensorRT-LLM或vLLM的源码，了解其核心优化策略，并尝试复现或改进

面试指南

• STAR法则：描述情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），量化成果
• 分层分析：从算法、系统、硬件三个层面逐一分析问题，展示系统性思维
• 对比方案：在优化时，提出多种方案并对比优劣，体现技术深度和决策能力
• 请详细描述你参与过的一个大规模分布式训练优化项目，你负责了哪些部分？解决了什么问题？
• 谈谈你对FlashAttention的理解？相比标准Attention有哪些优势？如何实现？
• 如何优化一个Transformer模型的推理延迟？请从模型、系统、硬件层面分别说明
• 在PyTorch中，如何实现高效的分布式数据并行？谈谈你对NCCL和Gloo通信库的熟悉程度
• 假设你有一个1000卡的任务，训练效率不高，你会从哪些角度排查性能瓶颈？