算力技术研究博士

优缺点分析

角色解读

• 可向算力网络首席专家、技术科学家方向发展，成为集团级技术领军人物
• 或转型为算力业务的技术总监/架构师，带领团队攻坚国家级或集团级重大算力项目
• 负责智算中心、算力集群等算力体系架构的设计与咨询业务
• 开展大模型训推、异构计算、算力调度等底层核心技术攻关
• 参与算力网络与资源池化系统的研发，并跟踪前沿技术产出专利与标准
• 具备高性能计算、分布式系统或计算机体系结构的深厚理论基础
• 拥有算力集群、超算或大模型训练相关的实际工程落地经验
• 具备扎实的代码工程能力或高水平学术成果（论文/专利）

申请策略

• 提前了解中国电信在“云改数转”战略下的算力布局及天翼云的技术架构，面试时可结合电信的实际业务场景探讨算力调度方案
• 重点突出博士期间的研究方向与算力、分布式系统、大模型等岗位的契合度
• 详细列出参与过的算力集群、超算或大模型训练项目，强调实际工程落地能力与性能优化指标
• 深入理解异构计算（如GPU/NPU调度）与算力网络（如RDMA、RoCE）的底层原理
• 熟悉主流大模型训练框架（如Megatron-LM、DeepSpeed）的底层优化机制与分布式并行策略

面试指南

• 采用STAR法则描述项目经历，突出“问题-方案-结果”，用具体数据量化性能提升
• 在技术问题上，先阐述底层原理，再结合具体场景给出优化方案，最后提及行业前沿趋势
• 请详细介绍你在博士期间参与的算力集群或大模型训练项目，你解决了哪些核心技术难题？
• 在异构计算和算力调度方面，你认为目前大模型训推面临的最大瓶颈是什么？如何优化？
• 针对算力网络与算网融合，你有哪些研究思路或技术储备？
• 如何平衡前沿技术研究与实际工程落地之间的关系？
• 复习高性能计算、分布式系统核心论文及自己的研究成果，确保能深入探讨技术细节
• 了解中国电信天翼云及智算中心的最新技术发布与业务布局，准备相关的业务结合点