大模型训练加速工程师-智能创作（上海/深圳）

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型训练框架架构师或技术专家方向发展，主导大规模训练系统的设计
• 横向拓展至AI基础设施领域，如MLOps、高性能计算集群管理
• 在字节跳动内部有丰富的技术上升通道，可转岗至其他AI业务线（如豆包、剪映等）
• 优化视觉大模型训练流水线，提升训练效率、速度和可扩展性
• 开发和改进分布式训练策略，包括数据并行、模型并行、流水线并行及通信优化
• 对深度学习模型进行基准测试和性能剖析，识别并解决性能瓶颈，提高计算资源利用率
• 扎实的Python和C++编程能力，熟练使用PyTorch等深度学习框架
• 深入理解分布式训练原理，如Megatron、Deepspeed，掌握并行策略和通信优化
• 熟悉CUDA编程和GPU架构，具备算子级性能调优经验
• 了解生成式AI模型架构（Transformer、Diffusion）和大模型训练流程

申请策略

• 在面试中准备一个完整的性能优化案例，从问题定位到方案实施和效果量化
• 了解字节跳动在AI创作领域的业务（如剪映、轻颜），思考你的技能如何赋能产品
• 突出大模型训练加速或性能优化相关的项目经验，包括使用的并行策略和达到的效果
• 列举对Megatron、Deepspeed等框架的深入理解和贡献（如修改源码、调优）
• 展示CUDA编程和GPU算子优化经验，最好有具体的加速比或显存节省数据
• 强调Python和C++的工程能力，如开发过分布式训练工具或参与过开源项目
• 补充分布式训练的理论知识，通读Megatron-LM和Deepspeed论文及源码
• 练习CUDA编程，完成几个经典算子（如LayerNorm、Attention）的手动优化

面试指南

• 采用STAR法则：Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果）
• 先描述问题，再详述技术方案，最后用数据量化效果
• 对比分析：当被问及策略时，先列出不同方案的优缺点，再结合实际场景给出选择理由
• 请描述一次你优化大模型训练性能的完整过程，遇到了哪些挑战？
• 解释数据并行、模型并行、流水线并行的区别和适用场景，如何选择？
• CUDA kernel优化中，你用过哪些技巧？如何分析GPU瓶颈？
• 你对Megatron的TP/PP/DP实现了解多少？如何解决通信开销？
• 在分布式训练中，如何平衡计算和通信？举例说明