大模型推理优化资深技术专家

优缺点分析

角色解读

• 可向首席科学家、技术总监或AI基础设施负责人方向发展
• 随着国产算力生态的成熟，该领域专家将成为稀缺资源，有机会参与国家级重大科研项目或行业标准制定
• 也可转向更广泛的AI系统工程或技术管理岗位
• 制定大模型推理技术的整体战略路线图，解决从芯片层到应用层的性能瓶颈问题
• 作为核心架构师，主导推理引擎的内核开发与算子优化，确保系统在国产硬件上的高效运行
• 为内部研发团队提供关键技术决策支持，推动自研技术与产业生态的同步发展
• 深入理解GPU/NPU底层架构，具备高性能计算内核与算子开发能力
• 精通主流大模型（如Llama, Qwen等）的推理机制及量化、剪枝等优化技术
• 拥有跨芯片平台（英伟达、昇腾等）的适配经验与选型评估能力
• 具备宏观技术视野，能将技术实现与业务战略相结合

申请策略

• 准备详细的技术架构图与性能对比数据，证明你的优化效果
• 了解融通集团在人工智能领域的战略布局，展现你对公司业务的理解与契合度
• 强调自己在复杂系统问题解决中的领导力与影响力
• 重点突出在大模型推理引擎中的核心贡献，特别是针对特定硬件（如昇腾、海光等）的性能优化数据
• 展示端到端的架构设计能力，包括从算子开发到服务部署的全链路经验
• 列举在异构芯片平台上的适配案例与选型方法论
• 加强对国产主流GPU/NPU指令集与编程模型（如CUDA兼容层、Ascend C等）的深度掌握
• 关注大模型推理领域的最新SOTA技术，如PagedAttention、Speculative Decoding等在工程层面的落地

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述技术案例，重点量化优化前后的性能指标（如吞吐量、延迟、显存占用）
• 在技术选型问题上，展示多维度的评估框架（性能、成本、生态、兼容性）
• 在趋势判断上，结合学术界最新论文与工业界落地实践，体现前瞻性
• 请分享一个你主导的大模型推理性能优化的具体案例，你是如何定位瓶颈并解决的？
• 面对英伟达与国产芯片（如昇腾）的差异，你在算子移植和优化上有哪些关键策略？
• 如果让你为公司选择一条大模型推理的技术路线，你会考虑哪些因素？如何构建评估体系？
• 如何看待当前大模型推理引擎的发展趋势？未来3-5年的技术演进方向是什么？
• 复习计算机体系结构、并行计算原理及深度学习编译原理相关知识