大模型算法架构师

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上可成长为AI算法专家或首席科学家，主导核心算法突破
• 可转向技术管理路线，带领大模型团队负责产品化落地
• 基于行业经验可拓展至咨询或战略角色，为大型企业提供AI解决方案
• 负责大模型预训练、微调与强化学习策略，通过数据和算法迭代提升模型逻辑分析能力
• 优化大模型推理服务部署的吞吐和性能，协助团队完成推理框架落地
• 跟踪业界前沿技术，改进大模型生成方案，并推动在垂直行业场景中的能力提升
• 设计并开发大模型软件栈数据工具，编写技术文档及发明专利，配合外部团队定制方案
• 精通Python和PyTorch，具备扎实的深度学习基础，熟悉大语言模型和Transformer架构
• 掌握分布式训练策略（张量并行、流水并行、专家并行）及CUDA/多进程编程
• 熟练使用vllm、sglang等推理服务框架，并具备算子优化能力（C++、Cutlass、Triton）
• 理解容器化部署、Linux操作及并行计算原理

申请策略

• 了解浪潮在AI基础设施领域的布局，面试时可结合其业务场景提出优化思路
• 关注大模型开源社区动态，展示对前沿技术的敏感度
• 突出博士期间大模型相关的研究成果，如论文、开源项目或竞赛成绩
• 详细描述分布式训练或推理优化经历，包括框架、并行策略和性能指标
• 展示扎实的编程能力，尤其是PyTorch/C++及CUDA相关项目
• 若缺乏vllm/sglang使用经验，可提前学习其源码和优化方法
• 补充Cutlass/Triton算子开发知识，并尝试编写简单算子进行性能对比

面试指南

• 针对技术问题：先明确定义和背景，再分点阐述核心原理，最后举例具体实现或优化步骤
• 针对项目经验：使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），量化效果（如训练速度提升X%）
• 对开放性问题：提出多种方案并对比优劣，展示系统思考能力
• 请解释大模型预训练中使用的分布式并行策略（如TP/PP/EP）及其适用场景
• 如何优化vllm推理服务的吞吐和延迟？请结合实际经验说明
• 描述一个你独立或主导的大模型训练项目，包括遇到的挑战及解决方式
• 你如何看待当前MoE架构在训练和推理中的优缺点？
• 如果让你为大模型设计一个持续学习方案，你会考虑哪些关键因素？