大模型训练/推理框架工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕方向：成为分布式训练/推理系统专家，负责核心组件架构
• 管理方向：带领技术团队，主导大型基础设施项目
• 跨领域发展：转向AI算法或全栈系统，拓宽技术广度
• 设计和优化分布式训练推理系统，提升模型训练效率和推理性能
• 参与RL训练系统建设，支持异步RL、Agent RL等前沿算法落地
• 开发多模态训练系统，优化模型结构、显存使用和数据加载
• 设计大规模推理服务的KV Cache缓存和负载均衡策略，保障服务稳定性
• 扎实的编程基础，精通Python、C++或Rust之一，熟悉PyTorch框架
• 对分布式系统、并行计算有深入理解，熟悉模型并行、数据并行等技术
• 具备较强的系统优化能力，能深入底层处理性能瓶颈
• 良好的团队协作能力，能与算法团队紧密配合

申请策略

• 在求职信中表达对AGI基础设施的热情，并结合自身经历说明技术匹配度
• 关注深度求索的技术博客或开源项目，提前了解团队技术风格
• 突出分布式系统、高性能计算相关项目经验，如参与过大规模训练或推理优化
• 展示开源贡献或个人项目，尤其是涉及PyTorch、CUDA、Triton等技术的
• 强调算法竞赛或高性能计算赛事成绩，体现技术功底
• 如有复现LLM/RL论文经历，务必详细描述实现细节和成果
• 深入掌握PyTorch分布式训练模块，熟悉torch.distributed和FSDP等
• 学习CUDA或Triton编程，提升算子优化能力

面试指南

• 技术原理问题：先给出定义和核心概念，再结合实际场景说明优缺点，最后可扩展提到相关技术
• 项目经历问题：使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出个人贡献和技术难点
• 系统设计问题：明确目标，分模块阐述设计思路，权衡取舍，最后总结
• 请解释分布式训练中的数据并行和模型并行的区别，以及各自的适用场景
• 你在项目中如何优化模型训练或推理的性能？请举例说明
• 谈谈你对MoE（混合专家模型）的理解，以及它在分布式训练中的挑战
• 请描述一个你解决过的复杂系统问题，你是如何定位和修复的？
• 你对RL训练系统了解多少？能否简单说明PPO算法的实现流程？