顶尖应届-大模型AI算力研发工程师-基础技术平台

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI算力领域，成为GPU优化专家或算力平台架构师
• 向AI系统全栈方向发展，结合算法与工程，参与更核心的基础设施建设
• 未来可晋升为技术Leader，带领团队攻克算力难题
• 负责GPU国产卡的适配开发，确保国产芯片在AI训练推理场景中稳定高效运行
• 针对大模型训练和推理场景，进行GPU性能优化和问题定位，提升算力利用率
• 与团队协作，打造基于Kubernetes的算力管理平台，支撑大规模分布式训练
• 扎实的计算机基础，熟悉GPU架构和CUDA生态，具备性能调优经验
• 掌握容器化和Kubernetes技术，能够管理GPU算力资源
• 熟练使用Go/Python/C++至少一种语言，了解PyTorch、Volcano等框架

申请策略

• 在面试中展示对AI算力领域的热情，可针对小米的AI业务（如小爱、自动驾驶）准备相关理解
• 关注小米基础技术平台的技术博客或开源项目，增强技术共鸣
• 突出GPU相关项目经验，如CUDA编程、性能优化、并行计算等
• 展示容器化或Kubernetes实践经验，如GPU集群管理、资源调度
• 强调编程语言能力，特别是Go/Python/C++的熟练度，以及PyTorch等框架使用经历
• 提前学习CUDA编程和GPU性能分析工具（如Nsight、nvprof）
• 熟悉Kubernetes GPU调度原理，尝试搭建小规模GPU集群

面试指南

• 项目经验类：用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述，突出技术深度和量化成果
• 技术原理类：先阐述基础概念，再结合实际问题给出分析思路，最后提出优化方案
• 请介绍你在CUDA编程或GPU优化方面的项目经验
• 如何优化大模型训练中的GPU显存利用率？
• Kubernetes如何管理GPU资源？谈谈你对device plugin的理解
• 比较不同GPU架构（如NVIDIA vs 国产卡）的特点和挑战
• 在分布式训练中如何解决通信瓶颈？
• 复习CUDA编程模型、内存管理、流并行等核心知识，准备一个完整的优化案例