AI Infra工程师——大模型训练与高效推理

优缺点分析

角色解读

• 从实习工程师起步，积累AI基础设施实战经验
• 未来可向高级AI工程师、技术专家或架构师方向发展
• 有机会深入机器学习、分布式系统等前沿领域，拓宽职业路径
• 参与大模型训练系统的开发与优化，确保训练效率和稳定性
• 协助构建高效推理平台，提升模型部署和推理性能
• 学习并应用前沿AI技术，支持公司AI应用场景落地
• 扎实的编程能力，至少掌握Java、C++或C中的一种
• 熟悉常用数据结构、算法及Linux操作系统和数据库技术
• 具备良好的团队合作和沟通能力，能分析并解决复杂问题

申请策略

• 研究58同城的AI业务方向，如本地生活服务中的智能化应用，在面试中展现对公司的了解
• 准备一份简洁有力的自我介绍，重点说明你对AI Infra岗位的热情和相关准备
• 突出与编程、算法相关的课程项目或竞赛经历，如数据结构与算法实现、Linux下的开发实践
• 强调任何AI或机器学习相关的学习项目、论文阅读或工具使用经验
• 展示团队合作和沟通能力的具体事例，如课程小组项目或社团活动
• 学习并实践主流机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch），了解大模型训练流程
• 深入掌握Linux命令行、Shell脚本及数据库（如MySQL）的使用，提升工程效率
• 阅读AI领域经典论文或参与开源项目，增强对前沿技术的理解

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答行为问题
• 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体案例或代码片段说明
• 表达对AI技术的热情时，联系岗位职责和公司业务，展示匹配度
• 请描述你熟悉的数据结构和算法，并举一个在项目中应用的例子
• 你如何理解大模型训练和高效推理？有哪些优化思路？
• 你使用过哪些编程语言和开发工具？请分享一个你解决技术问题的经历
• 你对AI基础设施有哪些了解？为什么对这个岗位感兴趣？
• 复习数据结构与算法常见问题（如排序、查找、图算法），练习在线编程题目