大模型算法架构师

优缺点分析

角色解读

• 继续深耕大模型算法架构，成为公司内AI基础设施的核心负责人
• 向技术管理方向发展，带领团队攻克前沿技术难题
• 行业影响力提升，通过发表顶会论文或开源项目成为AI领域知名专家
• 负责大模型训练与推理框架的性能优化，包括分布式训练、强化学习训练和推理加速
• 推动Agent工程化落地，构建高可用低延迟的分布式系统，优化决策引擎和多模态数据处理
• 进行训练流程搭建与实验对比，跟踪RLVR、合成数据等前沿方向并落地
• 精通Transformer、MoE、RLHF、SGLang/VLLM等主流大模型框架
• 扎实的Python、C++、CUDA编程能力，熟悉DeepSpeed、Megatron-LM等分布式框架
• 深入的系统设计经验，处理过千万级QPS高并发场景
• 概率统计、凸优化等数学基础扎实

申请策略

• 关注浪潮在AI领域的业务方向（如行业大模型），在求职中展示对其应用场景的理解
• 突出大模型相关项目经历，尤其是训练/推理优化、Agent开发、高并发系统设计
• 列出个人在顶级会议（如NeurIPS、ICML）的论文发表和开源贡献
• 量化成果，例如将模型吞吐量提升X倍、推理延迟降低X%等
• 深入掌握SGLang、VLLM、TensorRT-LLM等最新推理框架
• 补充强化学习（RLHF、PPO）和Agent（ReAct、Plan-and-Solve）的实践知识
• 加强分布式系统能力，学习NCCL、K8s等工具

面试指南

• 对于技术原理问题，先给出核心概念定义，然后结合实际项目中的优化案例
• 对于系统设计问题，从需求分析、架构选型、关键模块设计、性能评估逐步展开
• 对于实验归因问题，强调控制变量、多轮对比和量化分析的重要性
• 请解释Transformer的自注意力机制和MoE架构的原理与优缺点
• 如何优化大模型推理的延迟和吞吐量？请举例说明SGLang或VLLM的优化策略
• 设计一个高可用的Agent系统，如何处理任务调度和失败重试？
• 描述一次你通过对比实验改进模型性能的经历，如何做收益归因？
• 复习大模型基础理论，特别是Transformer、MoE、RLHF等核心算法