机器学习引擎研发工程师【2027届】

优缺点分析

角色解读

• 从基础设施工程师成长为AI系统架构师，负责大规模分布式训练和推理系统的设计
• 可深入大模型编译优化、AI-Native自管理系统等前沿方向，成为技术专家
• 有机会接触商业化场景，向技术管理或算法工程复合方向发展
• 研发和优化千亿参数规模的大模型训练框架和推理引擎，提升训练和推理效率
• 优化百亿流量下的在线机器学习系统，保障高并发场景的性能和稳定性
• 构建AI-Native的机器学习自管理、自优化系统，实现系统自动调优和运维
• 与算法团队合作，将大模型落地到商业化业务中，探索新应用场景
• 扎实的C++编程基础，熟悉数据结构、算法、多线程、高并发、缓存、锁等技术
• 熟悉TensorFlow、PyTorch、TensorRT等机器学习框架和推理引擎的原理和使用
• 了解大模型训练/推理系统架构，对AI Infra有热情
• 具备良好的解决问题能力和团队协作能力

申请策略

• 了解B站的技术栈和商业化方向，在面试中展现对大模型落地商业场景的理解
• 准备好一个深度技术项目，能清晰讲解架构设计和优化过程
• 突出C++项目经验，尤其是涉及多线程、高并发、性能优化的项目
• 如果有机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）的使用或二次开发经验，重点描述
• 展示对系统设计的思考，例如缓存、锁、分布式等
• 如果参与过AI相关竞赛或开源项目，可以加分
• 深入掌握C++11/14/17，熟悉内存管理、模板元编程等高级特性
• 学习CUDA编程或GPU优化，理解训练/推理引擎的工作原理

面试指南

• 用STAR法则回答项目经验：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和优化思路
• 系统设计问题可按照'需求分析-架构设计-关键细节-权衡'的结构回答
• 对于大模型引擎题目，强调对计算、存储、通信等方面的理解，并给出具体优化方案
• 讲一下你参与过的涉及高并发的项目，如何优化性能？
• TensorFlow和PyTorch的底层差异是什么？如何设计一个推理引擎？
• 如何优化一个千亿参数模型的训练过程？
• 什么是AI-Agent？你在相关项目中的经验？
• 如何保证在线机器学习系统的高可用性？