安全AI基础架构-高级AI infra 工程师-大模型推理方向

优缺点分析

角色解读

• 成为大模型推理基础设施领域的技术专家或架构师
• 向AI系统整体架构方向拓展，主导更复杂的分布式AI训练/推理平台建设
• 在AI降本增效领域形成方法论，成为行业内的技术领军人物
• 深入研究并落地大模型推理加速的前沿技术，解决高并发和长上下文场景下的性能问题
• 研发和优化大模型底层服务引擎，确保系统在极端负载下的高可用性和稳定性
• 从算法和工程双重维度优化模型推理效率，通过量化、剪枝、算子融合等手段降低算力成本
• 构建性能分析与评测体系，定位并解决复杂的性能瓶颈
• 精通 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等主流大模型推理框架
• 深厚的算法功底，熟悉模型量化、蒸馏、投机解码等优化技术
• 具备 GPU Kernel 级优化能力及底层系统编程能力
• 强大的工程落地能力，能将研究成果转化为生产环境的高性能服务

申请策略

• 准备详细的技术方案文档，展示你对当前大模型推理瓶颈的理解及解决方案
• 关注阿里通义千问等大模型产品的最新动态，体现对业务的理解
• 突出在大模型推理框架（如vLLM/TensorRT-LLM）上的深度使用或二次开发经验
• 详细列举具体的性能优化案例，如通过量化将吞吐量提升X%，延迟降低Y%
• 展示对GPU底层原理的理解，如有Kernel优化或自定义算子开发经历
• 强调解决复杂高并发场景问题的成功案例
• 深入研读最新的大模型推理加速论文（如Speculative Decoding, PagedAttention等）
• 熟悉CUDA编程及NVIDIA性能分析工具（Nsight Systems/Compute）

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出数据指标的提升
• 底层原理结合：不仅讲怎么做，还要讲为什么这么做，体现理论深度
• 系统性思维：从算法、框架、硬件多个层面综合分析问题
• 对比分析：说明不同方案的优缺点及适用场景
• 请详细介绍你在使用vLLM或TensorRT-LLM时遇到的最大挑战及解决方案
• 如何设计一个支持超高并发和大上下文长度的大模型推理服务？
• 请解释模型量化中的PTQ和QAT的区别，以及在推理加速中的应用场景
• 如何进行GPU Kernel级别的优化？有哪些常见的性能瓶颈？