AI训推系统研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 在训推系统这一AI基础设施核心方向持续深耕，成长为系统架构或技术方向的负责人
• 积累软硬协同与集群级优化经验后，可向训练框架、推理引擎、算子加速等细分领域纵深发展
• 前沿研究与产品落地并重，也便于转向技术规划或跨团队的技术领导岗位
• 负责大模型训练与推理系统的关键技术和架构创新，方向覆盖预训练、RL后训练、Agentic AI、推理引擎与高性能算子
• 主导软硬协同的系统级优化，通过计算、内存、通信、IO设计提升训推效率并推动落地产品
• 跟踪学术界与业界前沿，参与顶会与开源社区，把新技术融入研发
• 扎实的计算机体系结构与数据中心网络基础，熟悉分布式系统与高性能计算
• 掌握总线与网络协议、集合通信、负载均衡、流量控制与QoS等网络关键技术
• 具备网络拓扑设计、性能建模与原型验证能力，能把方案从设计推进到实现

申请策略

• 准备一两个能讲透的系统级优化案例，说明问题、方案、量化收益与踩坑过程
• 了解该部门在训推系统上的公开技术方向与开源项目，面试时能对上话题会加分
• 突出高性能计算或分布式系统相关的项目，量化说明性能优化、通信优化或集群规模方面的成果
• 写明你在网络协议、集合通信、拓扑设计、性能建模上的具体实践
• 展示从方案设计到原型开发验证的完整闭环经历，若有论文、专利或开源贡献务必体现
• 补强集合通信库（如NCCL等）与分布式训练框架的实操经验，熟悉典型并行策略与推理服务化链路
• 加深对数据中心网络、QoS与流量调度的理解，并能用性能建模方法分析瓶颈
• 准备算子加速或软硬协同优化的案例，提升系统级调优说服力

面试指南

• 请介绍一个你做过的分布式训练或推理系统优化项目，瓶颈在哪、如何定位、收益多少？
• 大规模集群下集合通信的性能瓶颈通常出现在哪里，你会如何优化？
• 如何理解计算、内存、通信、IO的软硬协同？请举例说明
• 推理引擎的服务化与吞吐/时延平衡你会怎么设计？
• 你如何跟进AI训推领域的学术界与业界最新进展？