AI Infra研发实习生（J104346）

优缺点分析

角色解读

• 从实习生成长为AI Infra工程师，专注于性能优化领域
• 进一步发展为系统架构师或技术专家，负责更大规模系统的设计
• 可能转向AI算法与系统结合的岗位，如机器学习工程师或研究科学家
• 参与大模型推理引擎的研发，提升AI模型在GPU上的推理速度
• 开发高性能GPU算子，优化底层计算性能
• 设计推理系统的调度和kvcache机制，提高资源利用效率
• 进行与推理性能相关的模型优化，推动技术达到SOTA水平
• 熟练掌握PyTorch和CUDA编程，具备扎实的系统开发基础
• 了解主流大模型架构（如Transformer）和GPU芯片架构原理
• 熟悉开源推理引擎（如TensorRT、vLLM）的使用和原理
• 对AI技术有热情，具备挑战技术难题的意愿和学习能力

申请策略

• 了解百度AI产品线和大模型应用方向，展示与公司业务的契合度
• 在面试中准备具体的技术项目案例，清晰阐述优化思路和成果
• 突出PyTorch/CUDA项目经验，尤其是性能优化相关案例
• 展示对大模型架构的理解，如Transformer或推理引擎的实践经验
• 强调解决问题的能力和挑战SOTA的技术热情
• 深入学习GPU编程和优化技术，掌握CUDA kernel开发
• 熟悉开源推理引擎（如TensorRT）的架构和使用
• 阅读大模型推理优化相关论文，跟踪前沿技术进展

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题，突出技术深度
• 对于技术问题，先阐述概念原理，再结合实际经验举例说明
• 展示学习能力和热情，强调对挑战SOTA的追求
• 请介绍你对大模型推理优化的理解，以及当前主流优化方法有哪些？
• 如何设计一个高性能的GPU算子？请描述关键步骤
• 描述一个你参与过的性能优化项目，遇到了哪些挑战以及如何解决？
• 你如何看待大模型推理中的kvcache和调度问题？
• 为什么对AI Infra方向感兴趣？你的职业规划是什么？