研究型实习生-多模态大模型软硬协同优化

优缺点分析

角色解读

• 在阿里云AI团队积累大规模模型部署经验，成为高性能计算专家
• 实习期表现优秀可转正，有机会参与核心算法研发和顶会论文发表
• 未来可向AI系统架构师或算法科学家方向发展
• 负责大模型推理性能的优化研究，分析GPU等硬件上的算力和访存瓶颈
• 研究软硬协同的优化方法，结合模型算法与硬件特性提升部署效率
• 研发多模态大模型的计算优化技术，包括量化、压缩、算子融合等
• 与团队合作，在云业务场景中落地优化成果，产出SOTA性能
• 扎实的深度学习和AI框架知识，熟悉Transformer架构和大模型原理
• 熟悉GPU编程和性能分析工具，如CUDA、Nsight、Profiler等
• 掌握量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术，了解并行推理框架如vLLM、TensorRT
• 具备独立研究和工程实现能力，能快速复现论文并迭代优化

申请策略

• 准备一段自我介绍，清晰表达对大模型优化的理解和兴趣
• 了解阿里巴巴云AI团队的研究方向，在面试中展现匹配度
• 突出发表的CCF-A论文，尤其是与模型压缩、推理加速相关的工作
• 展示实际部署和优化大模型的经验，包括使用的框架和优化效果
• 强调工程能力，如CUDA编程、性能调优、分布式训练等
• 如有开源项目或竞赛获奖，也需重点体现
• 提前熟悉vLLM、TensorRT等推理框架，了解其优化原理
• 学习GPU性能分析工具，掌握瓶颈定位方法

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 先说明背景，再讲你的具体做法和量化结果
• 对于开放性问题，可以给出结构化思路：先分析目标，再提出候选方案，最后说明评估标准
• 展示你的研究思维：从问题定义、文献调研、方案设计到实验验证的逻辑链条
• 请介绍你在论文中提出的创新优化方法及其效果？
• 如何分析大模型推理的性能瓶颈？具体使用什么工具？
• 量化有哪些常见方案？如何平衡精度和速度？
• 你熟悉哪些并行推理策略？如张量并行、流水线并行的区别？