训练高性能计算工程师-Seed

优缺点分析

角色解读

• 从高性能算子开发向AI基础设施架构师方向发展，负责更大规模的训练系统设计
• 向大模型训练框架核心开发者演进，影响力覆盖公司级AI平台
• 在Seed团队深耕AI前沿，有机会参与多模态、AI for Science等创新方向
• 设计和实现大模型训练系统中的高性能算子，提升训练效率
• 针对GPU等AI加速器硬件架构进行深度性能优化，包括算子级和通信级优化
• 参与算法与工程联合设计，在系统性能和算法效果之间寻找最佳平衡
• 与团队协作，支撑豆包等大规模应用的大模型训练
• 精通C/C++和Python，熟练使用PyTorch进行模型开发
• 深入理解CUDA编程模型及GPU硬件架构，能针对瓶颈进行优化
• 熟悉Triton/TVM等编译工具，掌握算子自动生成与调优方法
• 熟悉NCCL/RDMA等通信技术，理解分布式并行训练原理

申请策略

• 准备能够体现性能优化思路的项目案例，量化成果
• 关注Seed团队的学术产出和技术博客，了解团队技术方向
• 突出C++/Python和PyTorch项目经验，展示大规模模型训练场景
• 强调CUDA优化实例，如算子加速的具体收益（如延迟、吞吐提升）
• 如有开源贡献或编译器/通信优化经验，重点描述
• 展示对Flash Attention等前沿技术的理解和实践经验
• 深入研究CUDA编程模型，练习编写高性能kernel
• 学习Triton或TVM，掌握一种编译框架的优化技巧

面试指南

• 对于案例类问题，采用STAR法则：背景-任务-行动-结果，用数据说明优化效果
• 对于原理类问题，先解释核心概念，再结合自身经验谈谈应用中的难点
• 对于系统设计问题，从多维度分析（计算、存储、通信），给出取舍方案
• 请介绍一个你做过的高性能算子优化案例，具体优化了哪些指标？
• 如何理解Flash Attention的原理？如果让你实现一个变体，你会怎么做？
• 在大模型分布式训练中，如何平衡计算与通信开销？
• CUDA中如何有效利用shared memory和寄存器？
• 谈谈你对Triton和TVM的对比，各自适用场景是什么？