资深AI系统调优架构师-北京(J12543)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI系统性能优化领域，成为行业顶尖的性能架构师或技术专家
• 架构师路线：从性能调优扩展到更广泛的AI系统架构设计，负责整体解决方案
• 技术管理路线：凭借深厚的技术积累，带领团队进行技术攻关和创新
• 负责AI服务器和集群的软硬件性能调优，确保训练与推理效率
• 深入研究GPU和国产AI加速卡的硬件架构与软件栈，解决技术瓶颈
• 规划和建设大规模AI集群的网络与存储基础设施，优化通信效率
• 跟踪并引入最前沿的AI硬件与系统技术，如大模型系统、异构计算等
• 扎实的AI深度学习算法理解与性能分析优化能力
• 精通TensorFlow或PyTorch等主流框架，并了解模型训练/推理全流程
• 熟练掌握Linux系统、容器技术以及集群网络通信技术（如NCCL、RDMA）
• 对AI硬件（GPU、国产加速卡）架构有深入了解，具备软硬件协同优化经验

申请策略

• 仔细研究中科曙光在AI服务器、智算中心等方面的产品与解决方案，在面试中展现你对业务的理解
• 准备好讨论你在处理“Deepseek、QWEN”等具体模型时遇到的性能问题及解决方案
• 突出AI性能优化项目经验，最好包含具体的性能指标提升数据（如吞吐量、延迟优化）
• 详细描述对深度学习框架、GPU编程或集群网络通信（如NCCL/RDMA）的掌握程度
• 如有国产AI加速卡的使用或适配经验，应作为关键亮点进行强调
• 列举参与过的大规模AI集群建设或管理项目
• 深入了解一到两种国产AI加速卡（如华为昇腾、寒武纪等）的软件栈和编程模型
• 系统复习Linux内核、网络协议栈及高性能计算（HPC）相关知识

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地讲述性能优化项目，强调你的技术决策和量化成果
• 回答技术问题时，先讲清楚基本原理（如通信库如何工作），再阐述你的优化思路和具体手段
• 对于评估类问题，应展示系统化的思维，包括基准测试设计、关键指标（吞吐、延迟、功耗）、生态兼容性等
• 请描述一个你主导的最具挑战性的AI性能优化案例，具体是如何定位问题并解决的？
• 你对GPU集群中的通信瓶颈（如All-Reduce操作）有什么优化经验？
• 在评估和引入一项新的AI硬件技术（如新型加速卡）时，你的主要考量维度和流程是什么？
• 如何设计一个实验来准确对比不同框架（如PyTorch与TensorFlow）或不同硬件在特定模型上的性能表现？
• 你如何看待国产AI加速卡的发展，其软件生态与NVIDIA CUDA相比有哪些挑战和机遇？