大模型训练/部署/推理/算力调度全链路技术专家

优缺点分析

角色解读

• 从技术专家向大模型架构师或技术负责人方向发展，负责更大规模模型系统的设计
• 借助平台影响力，沉淀方法论，成为行业内有影响力的大模型技术专家
• 有机会转向AI平台管理岗，带领团队推动技术落地
• 负责大模型后训练（微调、Agentic RL）的工程实现与优化，包括训练框架研发和效果调优
• 进行推理引擎适配与模型服务体系建设，确保模型高效稳定上线
• 落地业界先进的大模型训练和推理方案，赋能美团各业务线，覆盖千万用户场景
• 扎实的计算机基础，精通Java或Python，熟悉常用数据结构和算法
• 深入理解Transformer类模型结构（GQA、MLA、MoE等），熟悉主流深度学习框架
• 具备大模型训练或推理的实战经验，了解分布式训练和性能调优

申请策略

• 提前调研美团技术博客，了解其在大模型方向的布局，在面试中展现业务理解
• 准备一段关于大模型端到端落地的完整项目复盘，量化收益
• 突出大模型训练或推理的实际项目经验，包括模型架构、调优过程和业务效果
• 展示对Transformer、MoE等结构的深入理解，可附上相关技术博客或代码
• 强调分布式训练、性能优化、在线服务等工程能力
• 如果有Agentic RL或多模态经验，重点提及
• 补强vLLM、TensorRT等推理引擎的使用和优化能力
• 了解RLHF/DPO等对齐技术，熟悉主流开源框架（如DeepSpeed、Megatron）

面试指南

• 用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出你的技术决策和量化成果
• 先讲原理，再讲工程实践，最后总结方法论和反思
• 遇到不熟悉的问题，可以坦诚边界，但展示你的分析思路和学习能力
• 请详细描述你参与过的一个大模型训练或推理优化项目，你负责哪些部分？
• Transformer中的GQA和MLA有什么区别？实际中如何选择？
• 如何评估大模型在线服务的性能和稳定性？你如何优化推理延迟？
• 在多机多卡训练中，如何解决通信瓶颈和负载均衡问题？
• 你对Agentic RL有什么理解？在工程落地上有哪些挑战？