【飞星计划】AI研究算法工程师-深度学习框架和平台方向(J12670)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI基础设施某一方向（如训练框架、推理引擎、编译器），成为领域内权威
• 架构师路线：负责设计和构建公司级、行业级的AI基础平台，统筹技术方案
• 技术管理路线：带领团队进行技术攻坚和人才培养，推动技术创新与业务落地
• 开发与优化大模型训练和推理的核心框架及引擎，确保系统的高效、稳定运行
• 针对深度学习算子和异构计算平台（如GPU/NPU）进行深度适配与性能调优，解决底层技术难题
• 构建覆盖训练、推理、评测和诊断的全流程质量保障体系，并将技术成果平台化、标准化，赋能业务团队
• 需要扎实的计算机系统基础，包括操作系统、体系结构和分布式系统，以理解和优化底层运行机制
• 必须精通Python和C/C++，并对PyTorch等主流深度学习框架有源码级的理解和二次开发能力
• 需要深入掌握大模型训练与推理的原理，熟悉并行策略、显存优化等，并具备优秀的性能分析和问题定位能力

申请策略

• 仔细研究科大讯飞在AI基础设施方面的公开技术分享和论文，了解其技术选型和面临的挑战，在面试中展现针对性思考
• 准备好深入讨论一个你解决过的复杂系统性能问题，包括问题定位、分析过程、解决方案和最终效果
• 重点突出在深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）、分布式系统或高性能计算方面的项目经验，尤其是涉及源码修改、性能优化或大规模部署的部分
• 清晰列出掌握的编程语言（Python, C++）和工具（CUDA, NCCL, Docker等），并量化其带来的性能提升或系统改进
• 如果有相关技术博客、开源项目贡献、高质量技术专利或顶会论文，务必在简历显眼位置展示
• 深入阅读PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等框架的核心代码，理解其设计思想和实现细节
• 系统学习GPU编程（CUDA）、集群通信（NCCL/HCCL）和现代编译技术（如MLIR），以应对异构计算和算子优化需求

面试指南

• 对于框架原理问题，采用“概念-实现-优化”三段式回答：先阐述核心概念，再说明其在框架中的具体实现方式，最后讨论可优化的点或实际应用中的考量
• 对于系统问题排查类问题，采用“现象-工具-分析-假设-验证-解决”的结构化流程回答，展现逻辑思维和问题解决能力
• 对于设计类问题，从需求、架构、关键技术、容错性和监控等多维度展开，体现系统思维和工程落地经验
• 请详细解释PyTorch的自动微分机制是如何工作的？如果让你实现一个自定义算子的自动微分，你会怎么做？
• 在大规模分布式训练中，如何分析和定位通信瓶颈？如果遇到训练任务间歇性卡死，你的排查思路是什么？
• 请介绍一种你熟悉的推理加速技术（如量化、剪枝、算子融合），并说明其在实际部署中可能遇到的挑战
• 如果要你设计一个高可用的模型推理服务平台，你会考虑哪些核心模块和关键技术指标？
• 系统复盘简历中的每一个项目，确保能清晰阐述项目背景、个人贡献、技术选型理由、遇到的挑战及解决方案