百度公有云模型训推加速工程师（J95356）

优缺点分析

角色解读

• 技术深度方向：成为AI Infra领域的专家，主导大模型训练/推理系统的架构设计
• 技术广度方向：横向拓展至更多AI芯片（如华为昇腾、AMD ROCm），成为异构计算专家
• 管理方向：从技术Leader逐步过渡为AI基础设施团队的团队负责人或技术总监
• 负责大模型训练阶段的分布式策略优化，提升SFT/RL等场景的训练效率
• 负责大模型推理阶段的加速，包括量化、算子融合、KV Cache等技术落地
• 使用CUDA/CUTLASS等编程语言，在GPU层面进行算子级优化，如FlashAttention、GEMM
• 跟踪并评估业界主流框架（DeepSpeed、vLLM等），引入最佳实践以持续提升系统性能
• 精通PyTorch框架底层机制，了解autograd、CUDA graph等原理
• 深入理解分布式训练（NCCL、混合精度）和推理加速框架（vLLM、TensorRT-LLM等）
• 熟练掌握CUDA/CUTLASS编程，具备Nsight等工具的性能调优经验
• 具备系统工程能力，能将优化方案从原型推进到生产环境

申请策略

• 在面试前了解百度的千亿大模型（如文心一言）的训练推理技术栈，可在面试中展示针对性思考
• 提前准备一个端到端的性能优化案例，从问题定位到方案设计、落地效果，展示系统化思维能力
• 突出在大模型训练或推理加速方面的实际项目经验，最好有性能提升的量化数据（如训练吞吐提升X%）
• 详尽列出在分布式训练、模型量化、算子优化等方面的技术细节与成果
• 强调对主流框架（DeepSpeed、vLLM等）的深入理解和二次开发经历
• 如果有CUDA/CUTLASS编程的benchmark或开源贡献，务必重点展示
• 系统学习CUDA编程和GPU架构，可以复现一些经典算子优化（如FlashAttention）
• 深入研究vLLM或TensorRT-LLM的源码，理解其调度和内存管理机制

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，量化指标强调性能提升
• 技术细节：先给出概念定义，再深入原理（如公式或流程），最后结合实践讨论权衡
• 对比分析：对于不同技术方案，从性能、精度、复杂度等维度进行对比，展示决策能力
• 请详细描述你做过的一个大模型训练/推理加速的案例，包括遇到的挑战和解决方案
• 解释FlashAttention的原理，并说明如何用CUDA实现一个简化版本
• 分布式训练中，流水线并行与张量并行各有什么优缺点？如何选择？
• 模型量化（如INT8）如何保证精度？请介绍常见的量化方法（PTQ、QAT）
• vLLM的PagedAttention思想是什么？为什么能提升推理吞吐？