高德-语音大模型推理引擎工程师/专家-北京

优缺点分析

角色解读

• 在AI Infra或推理优化领域成为技术专家，深耕高性能计算与模型部署
• 可以向更复杂的系统架构设计方向发展，或深入特定技术如编译器、分布式系统
• 随着多模态大模型的发展，有机会成长为负责核心AI基础平台的技术负责人
• 设计和开发面向语音大模型（ASR/TTS等）的实时推理引擎架构，确保高并发和低延迟的线上服务
• 对推理性能进行极致优化，通过算子定制、量化、模型压缩等技术手段提升推理速度和资源效率
• 负责模型从训练到部署的全流程工具链建设，并保障线上推理服务的稳定性和SLA
• 预研并整合最新的大模型推理加速技术，如分布式推理、KV Cache优化，以支持未来的多模态交互需求
• 精通C/C++和CUDA编程，对GPU架构和性能优化有深刻理解
• 熟练掌握TensorRT等至少一种主流推理框架，并有深度二次开发或优化经验
• 深入理解深度学习模型原理（如Transformer），特别是语音类模型的特性
• 具备高并发、低延迟在线服务系统的开发、部署与维护能力

申请策略

• 面试前，建议仔细研究高德语音助手的产品和技术博客，了解其技术演进方向
• 准备一个自己主导的性能优化案例，完整阐述问题定义、分析过程、解决方案和最终效果
• 可以提前了解阿里在AI Infra领域的开源项目（如PAI、Tensorflow-PAI等），在面试中体现你的技术视野和热情
• 重点突出在CUDA算子开发、推理框架（TensorRT/TVM等）二次开发、模型量化与压缩方面的具体项目和成果
• 描述优化过的高并发、低延迟推理服务案例，并量化性能提升指标（如延迟降低百分比、QPS提升）
• 体现对语音处理流程（ASR/TTS）或大模型推理链路的了解，如有相关经验务必强调
• 突出独立解决复杂技术问题的能力和推动项目从设计到落地的完整经验
• 深入研究语音大模型（如Conformer, T5-based TTS）的推理特性与瓶颈

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述你的项目经验，重点突出你的技术决策和量化结果
• 回答架构设计问题时，先阐述核心设计原则（如模块化、可观测性、可扩展性），再具体到技术方案，并主动提及可能的trade-off（如性能vs.内存、延迟vs.吞吐）
• 对于技术对比问题，从核心设计哲学、优化路径、适用场景三个维度进行对比，体现你的深度理解而非死记硬背
• 请描述一个你做过的最具挑战性的模型推理性能优化案例，你是如何分析和解决瓶颈的？
• 如果你需要为一个新的流式语音TTS模型设计推理引擎，你会如何考虑架构？如何平衡延迟和资源？
• TensorRT和ONNX Runtime在架构和优化策略上有何异同？你更倾向于在什么场景下使用哪个？
• 如何设计一个高并发、低延迟的在线推理服务，保证SLA？请说明你的技术选型和关键设计点
• 你如何理解KV Cache优化？在Transformer类模型的推理中，它具体能解决什么问题，有哪些潜在的风险？