Token Foundry-模型研发工程师（模型研究平台方向）-AI Infra团队

优缺点分析

角色解读

• 可向AI Infra架构师、技术专家方向发展，深入大模型底层基础设施与算力调度优化
• 也可转型为技术团队Leader，负责AI平台团队的管理、技术战略规划与效能体系建设
• 构建面向AI研究员的一体化模型研发工作台，打通全链路研发流程，提升整体研发效率
• 建设全链路的数据管理与管控系统，实现以数据驱动模型研发的全过程
• 持续提升模型各阶段的自动化水平，与基础设施团队和研究员深度协同，推动研发效能的突破性演进
• 卓越的代码编写、系统架构设计与底层工程优化能力
• 精通大规模分布式系统架构，具备处理高并发、高可用复杂场景的实战经验
• 优秀的跨团队协同与沟通能力，能够快速理解研究员需求并转化为工程落地方案

申请策略

• 了解阿里AI Infra团队（如PAI平台）的最新技术动态和产品布局，展现对AI研发效能提升的独到见解
• 突出在大规模分布式系统、高并发架构设计方面的实际项目经验与性能优化成果
• 强调在提升研发效能、自动化平台建设或数据管理系统方面的具体落地案例与量化收益
• 深入了解当前主流大模型训练/推理的底层流程、数据流与Checkpoint管理等痛点
• 熟悉Kubernetes、Ray等分布式计算框架及AI Infra相关开源工具的最新生态

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出系统设计的复杂度、遇到的技术难点及你的解决方案
• 强调数据驱动和自动化带来的效能提升指标（如研发周期缩短、资源利用率提升等量化结果）
• 请分享一个你主导设计的大规模分布式系统架构，并说明你是如何进行工程优化的？
• 在构建面向研究员的一体化工作台时，你会如何设计数据管理与管控系统？
• 如何评估和提升模型研发全链路的自动化水平？
• 在与基础设施团队和研究员共建时，遇到需求冲突或技术分歧，你通常如何解决？
• 复习分布式系统核心原理（如一致性、容错、调度、资源隔离等）
• 了解大模型研发中的实验追踪、数据版本控制、自动化流水线等AI Infra核心场景