大模型平台研发工程师-Seed

优缺点分析

角色解读

• 从平台研发工程师向技术专家或架构师发展，深耕AI基础设施领域
• 可横向拓展到算法侧，理解模型训练与调优，成为全栈AI人才
• 随着大模型应用场景扩展，该方向人才需求旺盛，晋升空间广阔
• 负责开发和维护字节跳动的机器学习平台，支持算法团队高效生产和迭代模型
• 设计和实现机器学习基础设施、框架、工具链，并推动落地到具体业务中
• 探索和实践大模型部署、自动评估等前沿技术，降低算法使用成本
• 熟练的Python或Go编程能力，具备良好的代码习惯和工程能力
• 熟悉大模型相关技术栈，包括LLM、多模态、Agent以及部署流程
• 了解分布式存储和计算框架，如HDFS、Ray、消息队列等，能处理后端服务开发
• 会使用PyTorch、VLLM等深度学习框架进行模型推理和部署

申请策略

• 在简历中强调与字节跳动业务结合的思考，如如何提升平台效率
• 了解豆包、即梦等产品，面试中展示对业务的理解
• 突出大模型相关项目经验，如模型部署、推理优化、平台开发等
• 强调Python/Go的实际应用和项目代码质量
• 展示对分布式系统（如Ray、HDFS）的实践经验
• 如有开源贡献或技术博客，可加分
• 提前熟悉VLLM、PyTorch等推理框架的使用和部署流程
• 学习Ray分布式计算和消息队列原理，补全服务端知识

面试指南

• 对于系统设计题，先澄清需求，再给出架构、组件和时序，最后讨论扩展性
• 对于技术细节题，结合项目实例，按'背景-方案-效果'结构回答
• 对于前沿理解题，展示知识广度+个人观点，并联系实际工程挑战
• 如何设计一个支持大规模模型部署的推理服务？
• 讲一下你在项目中如何使用PyTorch或VLLM进行模型优化
• 如何解决分布式训练中的资源调度问题？
• 你对大模型自动评估有哪些想法？
• 怎么理解Agent技术？如何将其落地到工程中？