大模型 AI 算力工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为GPU集群架构或AI基础设施专家，主导更大规模的算力平台
• 横向拓展：结合AI算法理解，转向AI系统工程师或MLOps方向
• 管理路线：带领算力团队，负责集团AI基础设施战略规划
• 建设和运营万卡级GPU集群，使用Kubernetes进行调度、监控和故障自愈，确保大模型训练和推理的高效稳定
• 推进GPU资源池化、虚拟化及训推混部等技术，提升整体GPU利用率并降低成本
• 探索前沿GPU芯片特性（如国产卡、混合精度、模型量化），将硬件能力转化为业务优势
• 精通Kubernetes和GPU算力管理，有大规模集群运维经验
• 熟悉CUDA生态及主流GPU芯片（NVIDIA/国产），了解大模型训练推理优化
• 掌握Go/Python/C++至少一门语言，有PyTorch/Volcano/Megatron等框架使用经验

申请策略

• 提前了解小米MiMo大模型的技术架构，面试中展现对业务场景的理解
• 强调降本增效的思维，准备具体案例说明如何提升资源利用率
• 突出大规模GPU集群建设或运维经验，提及集群规模和具体优化成果
• 展示Kubernetes、GPU调度、CUDA编程等核心技术能力，附上项目细节
• 如果有大模型训练/推理优化经验，重点描述性能提升百分比
• 深入学习Kubernetes调度器扩展、GPU虚拟化技术（如vGPU）
• 实践PyTorch分布式训练框架及Megatron/SGLang
• 了解国产GPU（如寒武纪、昇腾）的适配和性能调优

面试指南

• 对于设计类问题，从需求分析、架构选型、关键挑战、解决方案逐步展开，最后总结效果
• 对于故障处理类问题，按照问题发现、根因分析、临时措施、长期预防的结构回答
• 对于优化类问题，明确量化指标（如利用率、吞吐），说明具体技术手段和收益
• 如何设计一个万卡级GPU集群的调度策略？
• 请解释GPU虚拟化的实现方式及其对利用率的影响
• 在大模型训练中遇到过哪些GPU故障？如何实现自愈？
• 如何平衡训练和推理任务的资源分配（训推混部）？
• 请介绍CUDA编程中优化显存使用的常用技术