大模型训练框架工程师（训练框架 & RL 方向）- 2028届实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习期可深入大模型基础设施领域，积累分布式训练和 RL 工程经验
• 表现优秀者可转正，成为核心研发成员，参与前沿技术探索
• 未来可向技术专家或架构师方向发展，成为大模型训练领域的稀缺人才
• 参与大模型训练框架的研发，优化万卡集群上的训练效率与稳定性，涉及分布式系统、通信优化、并行策略等
• 参与自研 RL 训练系统 Forge 的开发，支持大规模 RLHF/RLVR 训练流程
• 与算法团队紧密合作，从架构设计阶段介入，将算法需求转化为工程实现
• 扎实的编程能力，熟悉 Python 和 C++，有系统设计思路
• 深入理解分布式系统、GPU 性能优化或 RL 工程
• 熟悉 PyTorch、Megatron-LM、SGLang 等主流框架者优先

申请策略

• 在简历中明确表达对训练框架或 RL 方向的兴趣和深度
• 了解 MiniMax 的技术产品，如 Forge，在面试中展示你的了解
• 突出分布式系统、GPU 优化或 RL 相关的项目经验，尤其是大规模训练或 RL 工程实践
• 展示对开源框架的贡献，如 PyTorch、Megatron-LM 等
• 强调编程能力和系统设计能力，可附上 GitHub 或技术博客
• 深入学习 PyTorch 源码或 Megatron-LM 的并行策略
• 了解 RLHF 训练流程，尝试实现简单的 RL 训练脚本
• 关注 AI 基础设施领域的最新论文，如分布式训练优化

面试指南

• 用 STAR 法则回答项目经验：情境、任务、行动、结果
• 对于技术问题，先阐述原理，再结合实践经验，最后提出优化思路
• 展示学习能力：说明你如何追踪前沿，并举例如何应用
• 请介绍你参与过的分布式训练或 RL 项目，遇到哪些挑战？
• 如何优化 GPU 利用率？请举例说明
• 谈谈你对 Megatron-LM 或 PyTorch 并行策略的理解
• 如何设计一个大规模 RLHF 训练流程？
• 你如何将一篇论文的算法转化为工程实现？