IAAS产品解决方案实习生（J71350）

优缺点分析

角色解读

• 积累大模型基础设施实战经验，可向AI解决方案架构师方向发展
• 深入理解云计算和芯片生态，未来可转型云产品经理或AI算法工程师
• 在百度平台接触真实客户需求，快速提升技术商业洞察力
• 梳理大模型云平台产品优缺点，进行竞品分析，为产品迭代提供输入
• 分类总结云客户对大模型的需求，输出客户画像与需求文档
• 分析大模型在不同芯片（GPU）上的训练、推理性能，输出场景化的部署方案
• 研究大模型效果调优方法，梳理微调方案，支持客户落地应用
• 扎实的计算机基础，了解大模型训练与推理框架（如PyTorch、TensorFlow等）
• 熟悉主流GPU芯片架构（如NVIDIA A100/H100）及性能评测方法
• 具备较强的逻辑分析和文档输出能力，能清晰表达技术方案
• 对大模型效果调优（如Prompt Engineering、Fine-tuning）有一定认知

申请策略

• 在面试中展现对AI行业的热情和对百度云产品的了解，可提前体验百度智能云的AI服务
• 准备好一两段自己分析技术问题或解决方案的经历，体现逻辑思维
• 突出GPU、大模型相关项目或课程经历，展示对芯片架构和推理框架的理解
• 如果有性能测试、竞品分析或技术文档撰写经验，务必重点描述
• 列出熟悉的大模型框架（如PyTorch、Megatron等）和实际调优案例
• 提前学习NVIDIA GPU架构（如CUDA编程模型、Tensor Core等）和常见性能分析工具（nvidia-smi、Nsight）
• 动手部署一个开源大模型（如LLaMA、ChatGLM），了解推理优化（如vLLM、TensorRT-LLM）

面试指南

• 对于技术问题，采用「定义-原理-应用/比较」的结构，先解释概念，再分析影响因素，最后结合场景给出结论
• 对于方案设计问题，使用「需求分析-技术选型-风险评估-方案输出」的思路，体现系统性思考
• 对于效果调优问题，按「问题定义-尝试方法-结果对比-总结」的逻辑回答
• 请简述Transformer模型的结构和推理过程
• 如何评估不同GPU在LLM推理任务中的性能？你会关注哪些指标？
• 如果客户想要将一个大模型部署在云上，你会从哪些方面设计解决方案？
• 你做过哪些大模型效果调优？举例说明使用了什么方法
• 竞品分析一般包括哪些维度？请以某云产品为例说明