词元星火-中级研究算法工程师(J13593)

优缺点分析

角色解读

• 在AI算力领域深耕，从算子开发工程师成长为高性能计算专家，主导核心算子的设计与优化
• 向技术管理方向发展，带领团队负责大模型算力平台的架构设计与性能优化
• 跨领域发展，结合硬件与算法，成为AI基础设施架构师，参与前沿AI芯片与系统设计
• 负责大模型核心计算和通信算子的研发与优化，使用CUDA、Ascend C、TileLang等技术，确保算子性能与硬件能力精准匹配
• 针对跨卡、跨机等通信场景，设计、开发并优化通信算子，保障分布式训练和推理的高效通信链路
• 与框架、算法团队协同，设计适配硬件特性的模型方案，挖掘硬件与算法的协同潜力
• 围绕真实训练、推理负载进行性能分析，为模型落地提供性能优化支持
• 精通C++/C语言，具备扎实的编程功底、数据结构和算法基础，熟悉操作系统原理
• 熟练掌握CUDA、Ascend C等编程原理，能够基于编程语言开展算子开发
• 掌握编译优化技术，清晰理解GPU/NPU架构的并行执行、内存层级与计算单元特性
• 熟悉TileLang、Triton等编译原理及使用，具备编写和优化核心算子的能力

申请策略

• 在简历中明确展示对硬件底层架构的理解，以及如何将硬件特性与算法优化结合
• 面试前了解科大讯飞在AI算力方面的业务布局，思考如何将个人技能与公司需求结合
• 突出CUDA、Ascend C等算子开发经验，展示具体项目成果和性能提升数据
• 强调对GPU/NPU架构的理解，以及在编译优化、并行计算方面的实践经验
• 展示参与高性能计算竞赛或相关开源项目的经历，体现技术热情和能力
• 深入学习CUDA、Ascend C编程模型，掌握算子开发的核心技巧
• 熟悉TileLang、Triton等编译框架，了解其原理和优化方法
• 关注NCCL、HCCL等通信库的最新进展，理解分布式训练的性能瓶颈

面试指南

• 针对项目经验类问题，采用STAR法则，清晰描述项目背景、任务、行动和结果，突出量化成果
• 针对技术原理问题，先阐述核心概念，再结合具体场景分析，展示对底层原理的理解
• 针对性能优化问题，强调系统性分析，从硬件特性、算法设计到代码实现，层层递进
• 请介绍一个你使用CUDA或Ascend C进行算子优化的项目，具体做了哪些优化？
• 如何理解GPU/NPU的内存层级结构？在设计算子时如何利用这些特性？
• 在分布式训练中，通信算子如何影响整体性能？如何优化NCCL或HCCL的使用？
• 请解释TileLang或Triton的编译原理，并说明如何用它编写高效算子
• 当遇到性能瓶颈时，你的排查和优化思路是什么？