顶尖实习-AI算力工程师-AI基建

优缺点分析

角色解读

• 从实习转正为正式AI算力工程师，深入参与大模型基础设施架构
• 向专家方向发展，成为GPU调度、集群管理或模型优化领域的资深工程师
• 横向拓展至AI平台、系统架构等岗位，或进入管理层带领团队
• 研究并适配最新GPU芯片特性，包括混合精度训练、模型量化等，提升大模型训练效率
• 基于Kubernetes管理万卡级GPU集群，实现拓扑感知调度、故障自愈和全链路监控
• 通过资源池化、GPU虚拟化和训推混部等技术，提升整体GPU利用率并降低成本
• 熟悉CUDA生态和主流GPU芯片，了解大模型训练推理优化
• 掌握Kubernetes容器编排，有集群管理经验
• 熟练至少一门编程语言（Go/Python/C++），了解PyTorch等框架
• 计算机相关专业硕士及以上学历

申请策略

• 重点关注小米AI基建团队的招聘要求，准备相关项目案例
• 在面试中展现对GPU调度和AI基础设施的热情，提前了解小米自研大模型MiMo
• 突出GPU相关项目经验，如CUDA编程、模型加速、集群搭建等
• 展示Kubernetes、Docker等容器技术的实际使用案例
• 强调大模型训练或推理优化的经历，如使用PyTorch、Megatron等
• 体现编程能力，尤其是Go/Python/C++的熟练度
• 系统学习Kubernetes调度与GPU管理，熟悉Volcano、Gang调度等概念
• 练习CUDA编程和深度学习框架优化技巧

面试指南

• 结构化回答：先说明背景和目标，再列出具体步骤或方法，最后总结效果
• STAR方法：描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献
• 如何优化GPU显存利用率？请举例说明
• 描述一次你搭建或管理Kubernetes集群的经历
• 解释CUDA中的混合精度训练原理
• 如何诊断和解决GPU集群中的性能瓶颈？
• 你在PyTorch或Megatron框架中做过哪些优化？
• 复习CUDA编程模型和GPU架构知识，准备相关代码示例