架构师

优缺点分析

角色解读

• 向AI平台技术专家或首席架构师方向发展，主导更复杂的系统设计
• 可转型为AI技术管理者，带领团队负责AI基础设施
• 跨领域发展，例如AI芯片架构或分布式计算方向
• 设计并开发AI平台架构，支持AI模型的训练、部署和应用全流程
• 与算法、硬件团队协作，优化AI系统整体性能，包括软硬件协同
• 参与GPU底层技术开发，提升AI运行效率
• 根据业务需求输出技术方案，推动产品落地
• 精通微服务架构设计，具备大型项目实践经验
• 精通Go、Python、Java或C/C++，熟悉高性能编码
• 熟悉AI框架（如PyTorch、SGLang、VLLm）及工具链
• 熟悉云计算（Docker、Kubernetes）及数据库（PostgreSQL、MySQL等）

申请策略

• 关注平安在AI领域的业务方向（如金融风控、智能客服），在简历中体现相关理解
• 面试前复习系统设计题（高并发、分布式架构）并准备架构方案案例
• 突出大型互联网或企业级系统的微服务架构设计案例，包括性能优化成果
• 展示AI项目经验，尤其是模型训练、部署平台的开发经历
• 强调对GPU底层优化或AI芯片的理解，有相关实践更佳
• 列出技术栈深度：Go/Python/C++、PyTorch、Kubernetes等
• 补强AI框架如VLLm、SGLang的工具链使用
• 深入学习GPU编程（CUDA）或NPU架构知识

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出设计决策和量化成果
• 技术对比：列举不同方案的优缺点，展示分析能力
• 结合实际业务：将技术方案与公司业务价值关联，体现业务意识
• 请描述你设计过的一个微服务架构，并说明如何保证高可用和可扩展性
• 在AI模型训练平台中，如何优化模型部署的延迟和吞吐量？
• 谈谈你对GPU底层优化的理解，如何提升AI计算效率？
• 如何设计一个支持大规模分布式训练的AI平台？
• 你对平安的业务了解多少？AI在金融领域有哪些应用场景？