顶尖应届-大模型高性能算子研发工程师--基础技术平台

优缺点分析

角色解读

• 成为大模型高性能计算专家，主导AI基础设施核心组件的研发
• 向系统架构师方向发展，设计下一代训推引擎架构
• 横向拓展至深度学习编译器、AI芯片适配等前沿领域
• 负责大模型训练和推理的性能优化，包括编译优化、模型并行、图融合等
• 设计和开发高性能GPU算子库，利用CUDA和TensorCore提升计算效率
• 研究低精度计算、内存复用、缓存优化等技术，减少推理延迟和成本
• 精通Python和PyTorch，能独立搭建和调优深度学习模型
• 深入理解并行编程和GPU架构，熟悉CUDA编程及性能分析工具（nsys/ncu）
• 了解Transformer系列算法及常见算子库（FlashAttention、TransformerEngine等）

申请策略

• 在简历中用量化数据体现性能提升（例如推理延迟降低X%），增强说服力
• 突出CUDA编程项目经验，尤其是使用nsys/ncu进行性能分析优化的案例
• 展示在PyTorch等框架下进行大模型训练或推理优化的成果
• 强调参与过与FlashAttention、Triton等算子库相关的开发或研究
• 系统学习CUDA编程和TensorCore使用，可参考NVIDIA官方文档
• 熟悉TensorRT、vLLM等推理加速框架，了解编译优化基本原理
• 动手复现一些高性能算子的实现（如FlashAttention），加深理解

面试指南

• 方法论：从分析瓶颈（Profiling）→ 定位热点 → 选择优化技术（算子融合/低精度/SIMT）→ 验证效果，展示系统化思维
• 案例法：准备一个具体的优化案例，清晰描述背景→方法→量化结果，突出你的思考深度
• 请解释FlashAttention的原理及相比标准Attention的优势
• 如何优化一个PyTorch模型在GPU上的推理性能？请从算子融合、内存布局等角度阐述
• 描述一次你使用CUDA进行性能优化的经历，遇到了哪些瓶颈，如何解决？
• Transformer模型中哪些部分最耗时？如何针对性地优化？
• 了解哪些并行策略（数据并行、模型并行、流水线并行）？在大模型训练中如何选择？
• 复习GPU架构（SM、warp、shared memory）和CUDA编程模型，理解memory hierarchy