智能引擎-大模型推理与 KV Cache 系统研发工程师-存储服务方向

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI基础设施与存储系统领域，成为该细分方向的技术权威
• 架构师路线：从系统设计上升到更宏观的集群资源调度、存算一体架构设计
• 技术管理路线：带领团队负责更大规模的AI基础平台建设
• 设计和实现大模型推理场景下的KV Cache存储与调度系统，解决显存、缓存管理和资源调度难题
• 优化推理服务的核心性能指标，如首Token延迟、吞吐量和集群成本
• 分析和解决线上系统中的性能瓶颈与稳定性问题，推动底层架构持续演进
• 协同多种硬件资源（GPU、CPU、SSD等），构建高性能、高可靠的基础设施
• 精通C/C++编程及Linux系统开发，具备高性能或分布式系统开发经验
• 深入理解大模型推理原理（Transformer， Attention， KV Cache）及显存管理机制
• 拥有扎实的操作系统、并发编程和网络基础知识
• 具备强大的问题定位、拆解和工程落地能力，能够处理复杂的线上稳定性问题

申请策略

• 面试准备时，重点思考如何从系统层面优化一个假想的推理服务瓶颈，形成自己的分析框架
• 关注阿里巴巴在AI基础设施（如PAI-EAS， 通义千问推理优化）方面的公开技术分享，了解其技术栈和挑战
• 重点突出C/C++项目经验，尤其是涉及高性能、低延迟、内存管理或分布式系统的项目
• 详细描述对Linux系统编程、性能分析工具（如perf, strace）的熟练程度
• 如果有涉及GPU编程、CUDA或与AI框架交互的经验，务必写明
• 阐述在解决复杂线上性能问题或优化系统资源利用方面的具体案例与成果
• 系统复习计算机体系结构、操作系统（尤其是内存管理、进程/线程调度）的核心知识
• 学习和实践大语言模型（LLM）的基本原理，特别是Transformer的注意力机制和KV Cache的作用

面试指南

• 对于KV Cache问题，可以从算法（Cache命中率、压缩）、系统（调度算法、预取）和工程（数据结构、内存池）三个层面展开回答
• 对于故障分析，遵循‘监控指标->资源状态->链路追踪->日志分析->代码定位’的系统性排查思路
• 对于个人项目，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述，并突出技术选型和性能优化的思考
• 请描述一下你对大模型推理中KV Cache的理解，以及从系统角度可以如何优化它的管理？
• 假设线上一个推理服务的首Token延迟突然升高，你会如何分析和定位问题？
• 你之前设计过或接触过的高性能系统/分布式系统是怎样的？遇到了哪些资源调度或性能瓶颈，你是如何解决的？
• 在多级存储（GPU显存、主机内存、SSD）架构下，如何设计一个高效的缓存换入换出策略？
• 你对C/C++中内存管理（如智能指针、自定义分配器）或并发编程（锁、无锁结构）有哪些实践和理解？