大模型算法架构师

优缺点分析

角色解读

• 纵向深入成为大模型核心技术专家，主导更大规模模型研发（千亿/万亿参数）
• 横向拓展至AI Infra架构师，负责深度学习平台与工具链设计
• 管理方向：带团队成为技术负责人，或转向AI产品架构师推动商业化落地
• 负责大模型从预训练到推理的全链路优化，包括数据准备、模型训练、微调与强化学习，持续提升模型逻辑推理能力
• 部署和优化大模型推理服务，使用vLLM、SGLang等框架进行吞吐量和延迟优化，并协助其他团队交付服务
• 跟踪业界最新技术（如MoE、长上下文、多模态），设计新的训练方案，并在垂直领域落地定制化大模型
• 扎实的深度学习基础，精通PyTorch，熟悉Transformer架构及大模型训练范式（预训练、SFT、RLHF）
• 熟悉分布式并行策略（张量并行、流水并行、专家并行），具备大规模训练调优经验
• 熟练使用vLLM、SGLang等推理引擎，能进行CUDA算子优化，了解C++、Cutlass、Triton
• 掌握容器化部署、Linux、并行计算基础知识

申请策略

• 了解浪潮在AI领域的布局（如AI服务器、大模型平台），在面试中展现对业务场景的理解
• 准备一个端到端的大模型项目案例，从数据到训练到推理，展示系统思考能力
• 突出博士期间或工作中的大模型相关项目，如预训练、指令微调、RLHF等，并量化模型规模与性能提升
• 详细描述分布式训练经验，包括使用的并行策略、集群规模、优化器选择等
• 强调推理优化成果，如使用vLLM/SGLang进行的延迟/吞吐改进，或CUDA算子优化案例
• 若对推理框架不熟，可快速上手vLLM和SGLang的源码并做小实验
• 补充CUDA性能调优知识，如使用NVIDIA Nsight工具，了解Tensor Core编程
• 系统梳理大模型最新技术（如MoE、Flash Attention、LoRA），准备面试中的深度提问

面试指南

• 采用STAR法则：先说明场景（Situation）和任务（Task），再详细描述你采取的行动（Action），最后强调结果（Result）
• 对于技术原理问题，先给出核心定义，再画图或类比解释，最后结合你的实践经验
• 遇到不确定的问题，可以诚实地说明“没有直接做过，但我可以从基本原理推测”，展示思考过程
• 请详细讲解大模型分布式训练中数据并行、张量并行、流水并行的区别与适用场景
• 如何优化vLLM推理的吞吐量？请分析影响吞吐的关键因素及优化手段
• 在RLHF中，PPO算法如何实现？你遇到过的训练不稳定问题如何解决？
• 描述一次你参与的大模型训练项目，从数据准备到最终性能，你做了什么？
• 请解释Flash Attention的原理以及它如何加速训练/推理