AI算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向资深AI系统专家发展，深入底层计算优化和编译器方向
• 可晋升为技术负责人或架构师，主导大模型基础设施的设计
• 横向拓展至AI芯片适配、AI平台架构等前沿领域，成为稀缺人才
• 负责国产大模型在特定硬件平台上的二次开发与适配，解决跨平台兼容性问题
• 开发大模型应用软件（如一体机软件），优化用户体验和功能模块
• 进行算子库开发、性能调优，分析并改进Kernel执行效率
• 参与AI编译器的开发，优化异构计算环境的推理引擎，并制定大规模分布式训练策略
• 精通Python/Java/C++等至少一种语言，具备独立编写测试脚本的能力
• 熟悉大模型架构（如Transformer）和底层算子，能针对国产GPU进行性能分析
• 掌握PyTorch/TensorFlow等框架，了解Megatron、vLLM、SGLang等训练推理框架的并行机制
• 具备分布式并行策略（TP/PP/DP/EP）的优化经验，熟悉异构计算

申请策略

• 该岗位重视底层技术深度，面试前准备一个完整的性能优化案例，用数据展示效果
• 关注浪潮在国产化替代方面的业务方向，在面试中表达对其战略的理解和认同
• 突出在大模型训练/推理方面的项目经验，尤其是性能调优和并行策略优化成果
• 展示对底层算子、编译器的理解，如参与过CUDA/ROCm优化或AI编译器开发
• 强调编程语言（Python/C++）的熟练度，以及独立解决复杂问题的案例
• 若有国产芯片（如寒武纪、昇腾）适配经验，务必重点提及
• 补充学习Megatron、vLLM等主流推理框架的源码，理解其并行实现细节
• 深入了解GPU编程（CUDA/OpenCL）和算子优化方法，用于国产平台适配

面试指南

• 对于性能优化类问题：先明确瓶颈（计算/内存/通信），再提出方案（算子融合、并行策略、量化等），最后用实验数据验证
• 对于原理类问题：先定义核心概念，再举例说明实际应用场景，最后联系当前技术趋势
• 请解释Transformer模型中的Multi-Head Attention计算流程，并指出哪些部分可并行化
• 如何针对一种国产GPU（如昇腾）优化一个算子的性能？请描述你的分析步骤
• Megatron的TP/PP/DP分别解决什么问题？在什么场景下选择哪种策略？
• 你如何调试大模型训练中的显存溢出问题？请列举可能的原因和解决方案
• 请描述一个你优化过大模型推理性能的项目，使用了哪些工具和指标？
• 复习大模型架构（GPT/Llama）和分布式训练基础，准备2-3个性能调优的实际案例