AI大模型架构师

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为AI基础设施领域的首席架构师或技术专家
• 横向拓展：从训练优化延伸到推理、部署、芯片协同设计等多个方向
• 管理晋升：可转向技术管理岗位，带领团队负责大规模AI系统
• 规划大模型训练与推理的整体技术架构，包括千亿/万亿参数模型的分布式优化
• 解决大规模集群训练中的断点续训、通信瓶颈、显存优化等工程难题
• 参与AI基础设施建设，涉及芯片、存储、通信等选型与规划
• 覆盖训练全流程（数据处理、预训练、微调、强化学习）和推理全流程（压缩、部署、Agent）
• 精通PyTorch、Megatron、DeepSpeed等分布式训练框架，具备千卡集群实战经验
• 深入理解3D并行、ZeRO、混合精度等训练优化技术
• 熟悉主流大模型架构（Transformer、MoE、MLA）和后训练算法（SFT、DPO、GRPO）
• 了解vLLM、KV Cache等推理优化技术，跟踪LLM前沿发展

申请策略

• 面试前深入了解腾讯混元大模型的技术栈和公开资料
• 准备一个完整的大模型训练或推理优化案例，从问题提出到方案落地
• 突出大模型训练/推理的实战项目，重点描述集群规模、优化技术、性能提升数据
• 强调对分布式框架（Megatron、DeepSpeed）的源码级理解或二次开发经历
• 展示解决具体工程难题的案例，如断点续训、显存优化、通信拓扑改进等
• 如有强化学习或RLHF相关经验，务必提及
• 补齐vLLM、TensorRT-LLM等推理框架的工程实践
• 阅读Megatron和DeepSpeed源码，理解并行策略实现

面试指南

• 对于工程类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），量化指标
• 对于架构设计问题，先分析痛点，再比较不同方案优劣，给出推荐方案及理由
• 前沿技术问题，展示跟踪热点的能力，同时结合自身实践理解
• 请介绍你参与过的大规模分布式训练项目，如何实现3D并行流水线？
• 训练千亿参数模型时，如何解决显存不足和通信瓶颈问题？
• 你如何优化训练稳定性？断点续训的实现细节是怎样的？
• 对比vLLM和TensorRT-LLM在推理优化上的异同
• 如何评估一个AI芯片（如H100、昇腾）是否适合大模型训练？