【飞YOUNG实习生】AI研究算法工程师-大模型推理引擎方向

优缺点分析

角色解读

• 从推理引擎优化入手，逐步成长为AI系统架构师，主导大模型部署方案设计
• 可向AI芯片编译器、高性能计算、AI Infra等方向拓展，技术纵深广
• 积累大模型落地经验后，可晋升为技术专家或团队leader，带领攻坚
• 设计并优化大规模Transformer推理引擎，包括计算图编译、算子融合、动态批处理等核心模块
• 落地FlashAttention、模型量化、KV Cache等加速技术，解决大模型推理的显存和延迟瓶颈
• 研发多机多卡分布式推理系统，优化张量并行、序列并行及通信调度，支撑万亿参数模型
• 完成推理引擎在国产NPU（昇腾、海光）上的适配与性能调优，建设国产化推理体系
• 深入理解Transformer推理机制，熟悉FlashAttention、PagedAttention等主流加速方法
• 掌握CUDA编程，有GPU/NPU异构开发经验，能编写高性能算子
• 精通C++/Python，具备系统级性能优化能力，熟悉分布式通信与调度
• 了解vLLM、SGLang、TensorRTLLM等开源推理框架，能进行技术选型和落地

申请策略

• 在简历中量化优化成果（如延迟降低X%，吞吐提升Y倍），体现工程能力
• 了解科大讯飞的大模型业务方向（如星火大模型），在面试中展示与业务的结合思考
• 突出Transformer模型推理或部署相关项目经验，如通过量化、剪枝等提升推理速度
• 强调CUDA编程或算子优化经历，附上GitHub链接或性能数据
• 展示分布式系统或高性能计算相关竞赛或研究，如并行计算优化案例
• 系统学习CUDA编程和GPU架构，完成NVIDIA DLI课程或相关项目
• 动手部署vLLM或TensorRTLLM，尝试修改源码优化一个小算子或调度策略
• 阅读FlashAttention、PagedAttention等论文，并实现简化版本加深理解

面试指南

• 先阐述核心原理，再结合具体场景说明如何解决实际痛点，最后量化效果
• 对于优化类问题，按'问题分析→多种方案对比→选择最优→实现细节'的结构回答
• 请解释FlashAttention的原理和相比标准Attention的优势
• 如何优化一个大模型推理的显存占用？请列出至少三种方法
• 描述CUDA中共享内存的使用场景，并举例说明如何用它优化矩阵乘法
• 在多机分布式推理中，如何解决通信瓶颈？请给出你的思路
• 如果让你在vLLM中增加一个新特性（如某算子融合），你会如何设计？
• 复习Transformer架构和推理优化技术，重点理解FlashAttention、PagedAttention、量化等