智算云MaaS平台架构师(J18842)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕AI Infra与平台架构，成为特定领域（如大模型训练调度、推理优化）的权威专家
• 架构负责人路径：承担更复杂、更大规模平台的整体架构设计与规划，指导团队
• 技术管理路径：在架构能力基础上，逐步承担团队管理、项目规划与技术战略制定职责
• 设计并演进覆盖大模型全生命周期（开发、训练、推理）的MaaS平台技术架构
• 主导大模型训练与推理服务的优化，包括故障恢复、性能提升和成本控制
• 设计并优化大规模异构GPU算力的统一调度与管理系统，提升整体效率
• 作为技术专家支持大客户项目，完成需求分析、方案设计并推动产品商业落地
• 精通云原生架构与AI Infra，具备Kubernetes、分布式调度框架的深厚经验
• 深入掌握大模型训练技术栈（DeepSpeed/Megatron-LM）与Post-training流程（RLHF/DPO等）
• 熟悉大模型推理优化技术（如KVCache、量化），能进行性能瓶颈分析
• 具备大型算力平台架构设计经验，理解GPU集群、资源池化与调度策略

申请策略

• 研究新华三智算云（如MaaS平台）的产品和技术特点，在面试中展示你对该公司和岗位的理解与思考
• 准备1-2个你主导或深度参与的、与该岗位要求高度相关的复杂系统架构案例，能够清晰阐述背景、挑战、你的设计思路、技术选型、遇到的困难及如何解决
• 重点突出参与过的云原生平台、AI训练/推理平台或大型算力调度系统的架构设计经验，具体说明技术选型、解决的问题和取得的成果（如性能提升百分比、成本降低比例）
• 详细描述在大模型相关项目中的职责，特别是对DeepSpeed/Megatron-LM、RLHF/DPO等框架的实际应用或优化经验
• 列举设计或优化过的GPU集群规模（如千卡级）、调度策略及带来的效率提升，体现处理大规模复杂系统的能力
• 如有支持客户、进行技术方案设计或推动产品落地的经历，应作为亮点展示，体现业务理解与综合能力
• 系统性梳理和深化大模型训练与推理的全链路知识，特别是Post-training技术体系和推理性能优化技术
• 深入学习主流AI计算与调度框架（如Ray, Kubeflow, Volcano）的架构原理与最新实践

面试指南

• 对于系统设计问题，采用STAR原则，但着重阐述技术背景（Situation）、你承担的技术职责（Task）、具体的架构设计与技术选型（Action），以及最终量化结果（Result）
• 对于优化类问题，展示你的分析框架：先定义问题和目标（如延迟、成本），然后分解维度（计算、显存、网络等），再说明具体的优化技术或策略（如算子融合、量化、调度算法），最后用数据证明效果
• 对于综合类问题，体现你的平衡思维：理解业务目标（客户需求 vs 平台通用性），分析技术可行性，提出分阶段实现的方案（如先支持通用部分，再评估定制化），并强调沟通与协作
• 请介绍一个你主导设计的、支撑大规模AI训练或推理任务的平台架构，其中的核心设计决策和考量是什么？
• 在设计和优化GPU集群的调度系统时，你如何平衡训练任务的吞吐量和在线推理任务的延迟要求？
• 描述一次你遇到的因底层硬件（如网络、GPU故障）导致的分布式训练失败，你是如何设计系统来感知和恢复的？
• 如何评估和优化一个大模型推理服务的成本？你通常会从哪些维度（如显存、计算、批处理）进行分析和优化？
• 对于支持大客户项目，当客户的定制化需求与平台标准化能力出现冲突时，你会如何处理？