平头哥-AI 框架技术专家-上海/杭州

优缺点分析

角色解读

• 在AI芯片领域深耕，成为软硬件协同设计的技术专家，主导芯片架构与软件栈的优化
• 向技术管理方向发展，带领团队负责AI框架的适配和优化，推动产品落地
• 成为开源社区的核心贡献者，提升个人在行业内的影响力，并有机会参与行业标准制定
• 负责在阿里巴巴自研AI芯片上适配和优化主流的开源深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）和SOTA模型，解决适配过程中的功能、性能和精度问题
• 深入分析SOTA模型和框架的原理，进行竞品分析，构建差异化产品竞争力，并通过贡献开源社区提升产品影响力
• 构建从端到端、算子到Kernel粒度的仿真框架，在芯片设计阶段提前发现精度和性能问题，保障芯片设计成功
• 精通Python和C/C++编程，具备扎实的计算机科学基础和良好的逻辑思维与问题分析能力
• 熟悉SOTA大语言模型、多模态模型和VLA模型的架构与原理，了解其计算特性和性能瓶颈
• 熟悉主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）、分布式训练框架（Megatron、DeepSpeed）和推理框架（VLLM、SGlang）
• 熟悉CUDA、Triton、Tilelang等并行编程技术，具备底层性能优化经验

申请策略

• 在申请时，可以强调对阿里巴巴平头哥芯片的了解，以及如何将自身经验与芯片产品化目标结合
• 建议在简历中明确注明期望的工作地点（杭州或上海），以便HR进行匹配
• 突出在AI芯片或GPU上优化深度学习框架和模型的具体项目经验，包括性能提升、精度调优等量化成果
• 强调对CUDA、Triton等并行编程技术的掌握程度，以及使用PyTorch、TensorFlow等框架的深度
• 展示对SOTA模型（如LLM、多模态模型）架构的深入理解，以及参与开源社区贡献的经历
• 深入了解AI芯片的架构和指令集，学习软硬件协同设计的方法
• 熟悉最新的并行编程技术，如Triton、Tilelang，并尝试在GPU上实现算子优化
• 关注AI框架和模型的最新进展，如VLLM、SGlang等推理框架，并动手实践

面试指南

• 回答技术问题时，遵循STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰阐述问题背景、你的具体行动和最终成果
• 对于性能优化问题，可以从Profiling分析、算法优化、内存优化、算子融合等多个角度展开，体现系统性思维
• 在回答协作类问题时，强调沟通能力、技术影响力和推动力，并举例说明如何协调不同团队达成目标
• 请详细描述一个你优化深度学习框架或模型性能的项目，具体是如何定位和解决性能瓶颈的？
• 谈谈你对CUDA和Triton编程模型的理解，以及它们各自在性能优化中的优缺点
• 如何理解SOTA大语言模型在AI芯片上的适配挑战？请举例说明
• 在跨团队协作中，你如何推动一个涉及软硬件全栈的问题解决？
• 复习CUDA、Triton等并行编程技术，并准备一个你熟悉的算子优化案例