阿里云智能-AIGC 推理引擎研发专家-PAI

优缺点分析

角色解读

• 在 AIGC 推理加速这一高稀缺方向持续深耕，可成长为推理引擎／AI Infra 方向的技术专家，主导更大规模的系统架构设计
• 凭借平台侧服务数万家企业客户的场景，积累从底层 kernel 到线上服务调度、成本优化的全链路经验，向 AI 系统架构师方向发展
• 通过参与 SGLang Diffusion、xDiT、FastVideo 等开源项目与顶会论文，建立行业影响力，拓展在学术界与工业界的双向通道
• 负责阿里云 PAI 平台图像／视频生成场景的推理引擎研发，直接对生成速度、单位成本、能力覆盖和画质负责
• 围绕 DiT 类模型的长时空序列与多步采样特征，做算子融合、图编译、多卡并行等系统级优化，降低端到端生成延迟
• 与算法团队合作落地量化、跨步缓存、稀疏 Attention、步数蒸馏等加速手段，并在画质约束下压低单位生成成本
• 建设性能评测与质量回归体系，把每一项优化安全推到线上
• 同时支持新模型与 LoRA 快速接入，参与开源社区共建
• 扎实的计算机基础与工程能力，熟练使用 Python 和 C++，能对 PyTorch、Diffusers、xDiT、SGLang Diffusion 等框架做源码级改造与调试
• 理解 DiT 结构以及 Diffusion／Flow Matching 的生成机制，熟悉条件注入、CFG、采样器、VAE 等组件对计算量、显存与效果的影响
• 掌握 GPU 架构与执行机制，能用 Nsight、torch.profiler 定位瓶颈，并具备 CUDA／Triton 算子开发、算子融合或 torch.compile 图编译的实战经验
• 在量化、跨步缓存、稀疏 Attention、分布式并行推理中至少一个方向有深入实践，能用画质、文本一致性、时序一致性等指标量化验证收益

申请策略

• 准备一份针对 PAI 平台的思考：面向多租户、多模型的推理服务，如何在成本、延迟与画质之间做权衡
• 关注阿里云 PAI 的产品动态与公开技术分享，面试中能结合其真实业务场景讨论优化方案会显著加分
• 重点呈现推理性能优化的量化结果，例如延迟下降比例、吞吐提升、单位生成成本变化，并说明验证画质的方法
• 列出对 PyTorch 或推理框架（Diffusers、xDiT、SGLang Diffusion 等）的源码级改造经历，说明改了什么、为什么改
• 突出 CUDA／Triton 算子开发、算子融合、torch.compile 图编译等底层实践，以及 Nsight、torch.profiler 的性能定位案例
• 如有开源贡献、论文或大规模线上服务建设经验，单独成段展示，这是明显的差异化加分项
• 系统补齐 DiT／Diffusion 生成机制细节，尤其是采样器、CFG、VAE 对计算量与显存的影响分析能力
• 强化 GPU 性能工程能力，练习用 Nsight Systems／Compute 定位 kernel 瓶颈，并动手实现 Triton 或 CUDA 算子

面试指南

• 用「场景—瓶颈—方案—数据—边界」结构回答优化类问题：先说清业务场景与量化基线，再讲定位方法与方案选型，最后给出实测收益和失效条件
• 遇到权衡类问题（画质 vs 速度 vs 成本），先明确约束条件与验收指标，再说明你如何在约束内做取舍，并给出可回退的工程方案
• 系统设计类问题按分层思路回答：模型接入层、图／算子优化层、调度与显存层、质量回归层，逐层说明关键设计与风险点
• 请介绍一次你做过的 DiT／Diffusion 推理优化实践：瓶颈在哪、采用了什么手段、收益与代价分别是什么？
• 量化的收益与适用边界如何判断？在画质约束下你如何设定验收指标与回归体系？
• 多卡并行推理中，长序列 Attention 的通信开销与显存分布如何权衡？你用过哪些通信优化手段？
• 如何用 Nsight 或 torch.profiler 定位一个生成延迟瓶颈？请描述完整的排查路径
• 如果要支持一个新模型或 LoRA 在现有推理引擎上快速接入，你会如何设计架构？