AI-Infra工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深度发展：成为AI基础设施领域的专家，主导大规模分布式系统的设计与优化
• 技术广度拓展：涉及编译优化、Agent框架等前沿方向，与算法团队联合创新
• 管理方向：可晋升为技术负责人或团队主管，带领基础设施团队支持业务发展
• 设计和优化AI训练与推理的分布式系统，包括计算、存储、通信的协同设计
• 构建和管理高性能计算集群，解决跨地域异构算力的调度和系统瓶颈
• 深入PyTorch、Megatron等框架底层，改进分布式计算、显存优化等核心模块
• 支持AI服务的规模化部署，进行加速优化和稳定性保障，提供模型加速和问题诊断方案
• 精通C++/Python/Golang之一，扎实的数据结构和算法基础
• 了解分布式系统原理，熟悉PyTorch使用，了解自动微分和计算图优化
• 有GPU/CUDA编程经验，掌握显存管理和Kernel优化
• 具备系统级性能分析和调优能力，熟悉Linux环境开发

申请策略

• 在简历和面试中强调与职位描述中技术栈的匹配度，尤其是C++/Python和PyTorch
• 了解阿里巴巴AI基础设施的业务方向（如大模型训练、推理优化），准备相关案例
• 突出分布式系统优化经验，例如大规模训练或推理的集群搭建、性能调优案例
• 展示GPU/CUDA编程相关项目，包括显存优化、Kernel融合等具体成果
• 如果参与过开源项目（如PyTorch、vLLM等），务必详细说明贡献内容
• 强调对AI框架底层的理解，例如自动并行、计算图优化等
• 补充或加深CUDA编程技能，学习NVIDIA相关工具如NCCL、TensorRT
• 熟悉至少一个主流分布式训练框架（Megatron、DeepSpeed等）的架构

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经验，突出技术细节和量化成果
• 对于原理性问题，先梳理核心概念，再结合实践经验解释，体现深度理解
• 开放性问题需展示技术视野，结合当前热点（如大模型）和个人观点，避免空泛
• 请描述你参与过的一个分布式训练系统优化案例，具体解决了什么问题？
• 如何在PyTorch中实现自定义的分布式通信算子？请解释Ring AllReduce的原理
• GPU显存优化有哪些常用技术？请举例说明pipeline parallelism和activation checkpointing的区别
• 当一个分布式训练任务出现性能瓶颈时，你如何定位和优化？
• 你对AI Infra未来技术趋势的看法，比如编译优化或AGI基础设施？