AI Infra方向——大模型训练与高效推理

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入接触大模型训练与推理核心技术，积累宝贵经验
• 表现优异者可转正，成为正式 AI 基础设施工程师
• 未来可向算法工程师、系统架构师或 AI 技术专家方向发展
• 参与大模型训练与推理系统的研发，优化训练性能和推理效率
• 协助团队进行算法实现和代码调试，确保模型稳定运行
• 编写和维护相关技术文档，参与技术方案讨论
• 熟练掌握 Java、C++ 或 C 语言，具备扎实的编程能力
• 熟悉常用数据结构和算法，能够进行性能分析和优化
• 了解 Linux 系统编程和数据库技术，有相关实践经历
• 对 AI 基础设施和大模型有一定了解，具备学习热情

申请策略

• 关注 58 同城的技术博客或开源项目，展现技术热情
• 提前了解 AI 基础设施行业动态，准备相关技术话题的面试
• 突出编程项目经历，尤其是 C++/Java 相关的高质量代码
• 展示数据结构与算法竞赛成绩或相关课程项目
• 如果有 AI 相关项目（如模型训练、推理优化），重点描述
• 体现 Linux 和数据库使用经验，如开源贡献或博客
• 巩固 C++ 或 Java 编程，练习复杂算法和数据结构题
• 学习 Linux 系统编程和数据库（如 MySQL），进行操作实践

面试指南

• 对于技术原理类问题，采用“定义-原理-应用”结构，先清晰定义概念，再解释内部机制，最后说明实际场景
• 对于优化类问题，遵循“问题识别-方案评估-实施验证”流程，展示分析能力和工程思维
• 对于项目经历类问题，使用 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）结构化叙述，突出个人贡献和成果
• 请解释一下大模型训练中数据并行的原理
• 如何优化 C++ 代码的内存访问模式以提高性能？
• Linux 下如何排查进程的 CPU 和内存占用过高问题？
• 描述一个你解决过的复杂编程问题，如何分析和实现的？
• 谈谈你对 Transformer 架构中自注意力机制的理解