AI Framework Engineer

优缺点分析

角色解读

• 成为GPU计算和深度学习框架优化领域的专家，技术影响力覆盖公司内部和开源社区
• 可向技术专家（如首席工程师）或技术管理（工程经理）方向发展，核心团队晋升空间大
• 随着AI基础设施需求增长，该领域人才稀缺，职业前景广阔，可跨公司或跨行业转型
• 负责在AMD GPU上优化深度学习框架的核心性能，包括内核、分布式训练和推理
• 与内部GPU库团队和开源维护者紧密合作，确保优化代码向上游集成
• 利用编译器技术（如LLVM、ROCm）和图编译器提升深度学习全流水线效率
• 参与构建端到端的分布式推理和强化学习解决方案，如vLLM和SGlang
• 扎实的C++和Python编程能力，熟悉Linux开发环境
• 深入理解GPU架构和低层编程，熟练使用HIP、CUDA或汇编进行内核优化
• 熟悉深度学习框架如PyTorch、TensorFlow，了解vLLM、SGlang等LLM推理框架
• 具备分布式计算和高性能计算的经验，了解多GPU多节点扩展

申请策略

• 在简历中明确写出你如何量化性能提升，如训练速度提升X%，推理时延降低Y%
• 了解AMD GPU产品线及与NVIDIA的竞争格局，展现对公司的热情
• 突出GPU内核优化经验，特别是使用HIP/CUDA的实战项目
• 展示在深度学习框架（如PyTorch、vLLM）中的性能调优成果，量化提升的吞吐量或时延
• 强调分布式计算和集群大规模训练/推理的经验
• 如有开源贡献或编译器优化经历，重点体现
• 熟悉AMD ROCm生态和HIP编程，可提前学习相关文档和示例
• 深入学习vLLM、SGlang等LLM推理框架的架构和优化技巧

面试指南

• 使用STAR原则：情境、任务、行动、结果，突出具体数字和影响
• 围绕性能分析-定位瓶颈-优化-验证的循环，展示系统性思维
• 体现团队协作和与外部沟通的能力，强调结果导向
• 如何优化一个GPU内核？请举例说明你曾遇到并解决的关键性能瓶颈
• 在分布式训练中，如何处理通信开销和负载不均衡？
• 说说你对vLLM中P/D分离或Large-EP的理解，如何调优？
• 如何与开源社区协作确保代码被接受？
• 请描述你使用HIP或CUDA进行内存访问优化的经验