大模型训推框架优化工程师（J97863）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：从单点优化到系统架构师，成为大模型训推领域权威
• 管理路线：主导核心项目，带领团队攻克技术难题，晋升为技术负责人
• 学术路线：将工程实践转化为高质量论文，推动行业技术进步
• 优化大规模MoE大模型推理引擎，提升吞吐和降低延迟，涉及服务调度、并行策略和KV Cache管理
• 开发高性能KV Cache池化系统，统一管理Prefill和Decode阶段的内存，突破显存限制
• 研发全模态训练框架，设计自适应切分与通算编排策略，提升LLM、VLM等模型的训练效率
• 深入底层硬件，优化自研AI芯片的算子性能，并完成主流框架的适配迁移
• 扎实的CUDA编程和高性能计算经验，能优化算子至极致性能
• 熟悉vLLM、SGLang、Megatron等主流大模型框架，有实际优化经验
• 对分布式系统、并行策略（如TP/PP/EP）和内存管理有深入理解
• 具备AI工具链使用能力，善于人机协同编程提升效率

申请策略

• 在面试中表达对技术的热情和执着，可以准备一个具体的性能优化案例进行深度讲解
• 关注百度大模型业务动态，了解文心一言、MaaS平台等产品，体现对业务价值的理解
• 重点突出在大模型推理/训练框架（如vLLM、Megatron）上的优化经历，附上具体性能提升数据
• 展示CUDA算子开发项目，说明如何通过优化显存、带宽等指标提升效率
• 如果有开源贡献或相关论文，务必列出，体现技术影响力
• 强调自驱力和对技术追求极致的案例，如“死磕某优化点实现x倍加速”
• 深入阅读vLLM、SGLang源代码，理解MoE调度和KV Cache管理实现
• 学习自研芯片的编程模型（如百度昆仑芯），提前熟悉其算子开发工具链

面试指南

• 针对性能优化问题，采用“问题分析-瓶颈定位-优化实现-效果验证”四步法，结合具体数据说明
• 对于系统设计题，先明确需求和约束，再提出架构方案，最后讨论权衡点
• 对于经验题，使用STAR（情境-任务-行动-结果）结构，强调你的贡献和学习收获
• 请解释MoE大模型推理中如何实现负载均衡，并设计一个优化方案
• 描述你如何优化一个CUDA kernel，使其达到接近理论峰值带宽
• 在分布式训练中，如何权衡数据并行、张量并行和流水线并行的组合？
• 如何设计KV Cache池化系统以支持长上下文推理？面临哪些挑战？
• 你使用过哪些AI工具辅助编程？请举例说明如何提升工程效率