AI框架软件工程师

优缺点分析

角色解读

• 在AI芯片领域积累深厚的技术经验，成为AI框架优化专家
• 有机会晋升为技术主管或架构师，带领团队进行技术攻关
• 可向AI芯片设计、系统架构等方向发展，拓展职业边界
• 在自研AI芯片上适配和优化主流开源框架（如PyTorch、TensorFlow）和SOTA模型，解决性能与精度问题
• 分析模型和框架原理，进行竞品分析，构建差异化竞争力，并贡献开源社区
• 构建端到端、算子级、Kernel级的仿真框架，在芯片设计阶段提前发现潜在问题
• 精通Python和C++，具备AI Vibe Coding技术
• 深入理解SOTA大语言模型、多模态模型、VLA模型的架构与原理
• 熟悉主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）、分布式训练框架（Megatron、DeepSpeed）、推理框架（VLLM、SGlang）等
• 掌握CUDA、Triton、Tilelang等并行编程技术

申请策略

• 了解阿里巴巴AI芯片业务方向，如平头哥的芯片产品
• 在面试中展示对AI框架优化的热情和实际案例
• 突出在AI框架或模型优化方面的项目经验，如性能调优、算子优化等
• 强调对主流框架的深入理解，如PyTorch、TensorFlow的源码阅读经历
• 展示开源贡献或技术博客，体现技术影响力
• 提及并行编程经验，如CUDA、Triton等
• 深入学习CUDA编程和GPU架构，提升并行编程能力
• 研究最新SOTA模型架构，如LLaMA、GPT等

面试指南

• 回答时采用STAR法则，结合具体项目经验，突出技术深度和解决问题的能力
• 对于技术问题，先阐述原理，再结合实例说明
• 请描述一次你优化深度学习模型性能的经历
• 如何理解CUDA编程模型？请举例说明
• 你对SOTA大语言模型（如LLaMA）的架构有何理解？
• 如何解决分布式训练中的通信瓶颈？
• 你如何贡献开源社区？
• 复习深度学习框架的底层实现，如PyTorch的自动求导机制