大模型训练框架开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 在AI基础设施方向深耕，成为分布式训练领域的专家
• 可向AI系统架构师或技术Leader发展，主导更大规模的训练平台建设
• 有机会接触最前沿的AI硬件和算力优化技术，如GPU、DPU等
• 设计和优化大模型训练框架，确保在万卡集群上稳定训练千亿参数模型
• 深入底层解决分布式训练的通信、显存、数据加载等瓶颈问题
• 使用性能分析工具定位瓶颈，制定优化方案并落地实施，提升训练效率
• 精通PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等框架源码级修改能力
• 扎实的高性能计算和分布式系统知识，熟悉MPI、NCCL、InfiniBand等技术
• 较强的C++/Python混合开发能力，有CI/CD实践经验

申请策略

• 在面试中展现你对大模型训练痛点的理解，如通信-计算重叠、显存优化等
• 了解小米在AI方面的业务布局（如大模型、自动驾驶等），体现你对公司方向的认同
• 突出分布式训练或高性能计算相关项目经验，特别是针对大模型的优化案例
• 详细描述你修改或贡献过PyTorch/DeepSpeed源码的经历，附上问题解决思路
• 强调性能调优的具体成果，如训练效率提升百分比、资源节省等量化指标
• 建议深入学习CUDA编程和GPU架构，熟悉NCCL和InfiniBand底层原理
• 可以动手搭建一个小型分布式训练环境，实践DP/TP/PP/EP切分策略

面试指南

• 对于分布式系统问题，建议从“现象-根因-解决方案-效果”四步回答
• 涉及框架优化时，要体现你对源码的熟悉程度，以及动手修改的能力
• 请解释DeepSpeed的ZeRO三个阶段是如何优化显存的？在万卡场景下有何挑战？
• 如何诊断分布式训练中的通信瓶颈？描述你使用Nsight/NCCL profiler的实践经验
• 假设在训练中遇到了loss不下降的情况，你会如何排查？
• 谈谈对Megatron-LM中张量并行和流水线并行的理解，以及如何选择切分方案？
• 你如何保证CI/CD在训练框架开发中的有效性？
• 阅读PyTorch Distributed模块和DeepSpeed核心文档，理解关键设计