AI推理工程师（J105801）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI编译器、异构计算等方向，成为公司内或业界在该领域的权威
• 架构师路线：从单点优化走向系统设计，负责构建公司级统一的AI推理平台与工具链
• 技术管理路线：凭借深厚的技术积累和项目协作经验，带领小团队负责特定硬件平台或业务线的推理基础设施
• 负责将深度学习模型高效部署到GPU和TPU等异构硬件上，确保其稳定运行
• 深入剖析硬件底层架构与指令集，针对性地优化模型推理速度，解决性能瓶颈问题
• 参与设计模型量化、算子融合等前沿推理优化方案，并在团队内推广最佳实践
• 与算法团队深度协作，从业务模型设计初期就介入，共同提升端到端的推理效率
• 精通GPU（CUDA）或TPU的体系架构与底层编程模型，理解其计算与访存特性
• 熟练掌握PyTorch/TensorFlow/JAX等至少一种主流框架，并了解其模型训练至推理的完整链路
• 具备扎实的C++和Python编程功底，尤其擅长系统级编程与性能剖析、调优
• 熟悉TensorRT、XLA等推理编译器或服务框架，有实际的模型部署与优化项目经验

申请策略

• 研究百度在AI推理平台、飞桨（PaddlePaddle）生态以及其自研AI芯片（如昆仑芯）方面的公开技术博客或论文，了解其技术栈
• 在简历和面试中，准备一个能清晰讲述“发现问题-分析瓶颈-设计方案-实现调优-验证效果”全过程的性能优化案例
• 突出任何涉及GPU/TPU编程、CUDA、模型量化、推理引擎开发（如TensorRT、XLA）的深度项目经验
• 强调使用C++进行系统级开发、性能剖析（Profiling）与调优的成功案例
• 展示对至少一种主流深度学习框架源码的理解或深度使用经验，而不仅仅是API调用
• 如有跨平台（CPU/GPU）或异构计算的相关经验，务必重点描述
• 系统学习CUDA编程模型和GPU内存管理、计算流水线知识，可通过NVIDIA官方课程深化
• 动手实践将开源模型（如ResNet, BERT）使用TensorRT或PyTorch/XLA进行部署和性能测试

面试指南

• 对于优化项目问题：采用STAR法则，重点突出“T（任务）”和“A（行动）”，清晰描述技术方案和具体优化手段（如内存优化、算子改写），最后用量化数据（如延迟降低百分比、吞吐提升倍数）说明“R（结果）”
• 对于硬件原理问题：避免只背诵概念，尝试用比喻或举例说明（如将流处理器比作工厂车间），并关联到具体的深度学习操作（如矩阵乘法在Tensor Core上如何加速）
• 对于流程与难点问题：分步骤阐述技术流程，并点出每一步的考量（如格式转换时的算子支持情况、量化精度损失控制）
• 对于难点，要结合经验提出可能的原因和排查思路
• 请介绍一个你负责的、最具挑战性的模型推理优化项目，具体瓶颈在哪里，你是如何定位并解决的？
• 解释一下GPU中CUDA Core和Tensor Core的区别，以及它们在深度学习计算中各自的优势
• 如何将一个在PyTorch上训练好的模型部署到TensorRT上？有哪些关键步骤和可能遇到的坑？
• 假设一个Transformer模型在TPU上的推理延迟高于预期，你会从哪些方面进行分析和优化？