AI算力工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家方向：深耕GPU芯片、高性能计算，成为算力基础设施领域的权威
• 架构师方向：主导大规模集群架构设计，横向拓展至整个AI基础设施平台
• 管理方向：晋升为团队负责人，带领算力团队支撑集团AI业务
• 负责GPU芯片技术特性的探索与落地，包括国产卡适配、混合精度、模型量化、显存优化等，提升算力性能
• 基于Kubernetes建设万卡级GPU集群，实现资源调度、故障自愈、可观测性，支撑大模型训练和推理
• 推进GPU资源池化、虚拟化、训推混部等优化，提升全集团GPU利用率，降低算力成本
• 深入理解GPU架构和CUDA生态，熟悉主流训练推理芯片
• 精通Kubernetes和算力调度，有大规模集群管理经验更佳
• 熟练使用Go/Python/C++，熟悉PyTorch、Volcano、Megatron、SGLang等框架

申请策略

• 关注小米AI战略方向（如大模型MiMo），在面试中展现对业务的理解
• 准备好项目细节，尤其是量化指标（如GPU利用率提升多少）
• 突出GPU相关项目经验，如大模型训练优化、集群调度、显存优化等
• 强调Kubernetes、CUDA、分布式系统等核心技能的实际应用案例
• 展示大规模集群（如千卡/万卡）的建设和运维经验，以及性能调优成果
• 深入熟悉Kubernetes调度框架，实践Volcano、Gang调度等插件
• 补充大模型训练推理优化知识，掌握PyTorch、Megatron等工具的使用
• 了解国产GPU（如寒武纪、昇腾）的适配方法，积累异构计算经验

面试指南

• 采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰展示项目背景、个人贡献和量化结果
• 强调系统性思维，从硬件、软件、调度等多个层面分析问题
• 结合具体技术细节，避免泛泛而谈，展示深入理解
• 请描述一次你优化GPU利用率的经历，具体采用了哪些技术和方法？
• 如何设计Kubernetes调度策略以保证大模型训练的稳定性和效率？
• 谈谈你对混合精度训练和模型量化的理解及实际应用
• 如果GPU集群出现故障，你的排查思路和工具链是什么？
• 复习Kubernetes调度原理、GPU虚拟化和资源池化相关技术