云平台事业群-（1）后端研发实习生

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI系统优化、分布式推理、异构计算等领域，成为大模型基础设施领域的专家
• 架构师路线：从单个模块开发到负责整个推理引擎或平台的整体架构设计
• 研发管理路线：在积累深厚技术后，可以带领团队攻克技术难关，走向技术管理岗位
• 设计和开发大模型推理引擎的核心模块，让千亿参数的AI模型能够高效运行
• 在GPU/NPU等硬件上编写和优化高性能计算算子，压榨硬件性能
• 优化模型推理的各个环节，如模型量化（让模型变“小”变快）、编译优化，解决分布式计算中的内存、通信等难题
• 研究并应用最新的行业开源框架和技术，持续提升引擎能力
• 需要扎实的系统编程功底，精通C++和Python，能设计复杂的软件架构
• 必须深入理解大模型（特别是Transformer）的原理和推理过程，了解FlashAttention等关键技术
• 需要有GPU编程和异构计算优化经验，熟悉并行计算概念
• 需要具备解决复杂工程问题的能力，对性能优化有追求和经验

申请策略

• 在简历和面试中，展现出你对“让AI跑得更快更省”这个技术挑战的热情和思考，而不仅仅是完成任务
• 提前研究滴滴在大模型或AI基础设施方面的技术博客或分享，了解他们的技术选型和可能面临的挑战，在面试中体现你的准备
• 重点突出与系统开发、性能优化相关的项目经验，例如参与过的任何C++/Python大型项目、算法竞赛、开源贡献
• 明确列出对大模型推理、GPU编程、并行计算、量化技术等的理解和实践经验（课程项目也算）
• 在项目描述中量化你的优化成果，例如“将某模块推理速度提升了X%”或“将内存占用降低了Y%”
• 系统学习并实践Transformer架构、注意力机制以及至少一种主流的大模型推理框架（如vLLM或TensorRT-LLM）
• 深入学习CUDA或其它GPU编程模型，尝试编写和优化简单的GPU算子
• 复习分布式系统和操作系统中与内存管理、进程间通信相关的知识

面试指南

• 对于项目问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，重点突出你的技术决策和取得的量化成果
• 对于技术原理问题，先给出清晰、准确的定义或解释，然后结合你的理解或实际应用例子进行阐述，展示深度
• 对于开放设计问题，展现你的系统性思考：先明确目标和约束，再拆解问题（如分析瓶颈），然后提出可能的解决方案并比较权衡
• 请介绍一个你做过的最具挑战性的系统编程或性能优化项目，遇到了什么困难，如何解决的？
• 你了解哪些大模型推理加速技术（如Continuous Batching, PagedAttention）？请选择一个解释其原理
• 如果给你一个需要优化的推理算子，你会从哪些方面进行分析和优化？
• 如何在多GPU环境下实现高效的分布式推理？需要考虑哪些通信和负载均衡问题？
• 你为什么对大模型推理引擎开发这个方向感兴趣？你未来的职业规划是什么？