2050-大模型框架开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从框架开发工程师起步，向AI基础设施架构师发展，成为分布式系统专家
• 可横向拓展至大模型训练优化、推理部署等方向，积累全栈AI基础设施能力
• 随着大模型技术的快速发展，未来可晋升为技术负责人或团队架构师
• 基于现有框架（Megatron-LM、DeepSpeed等）进行二次开发，优化训练与推理性能
• 分析和定位分布式训练中的性能瓶颈，如显存、通信延迟等，并提出改进方案
• 研发RLHF等训练-推理融合框架，支持大规模分布式环境下的高效运行
• 深入CUDA编程和NCCL/RDMA通信优化，开发高性能算子以提升整体效率
• 扎实的编程能力，精通C++/Python，熟悉CUDA编程
• 深入理解分布式系统原理，熟悉NCCL、RDMA等通信技术
• 熟悉至少一种分布式训练框架（Megatron-LM或DeepSpeed）或推理框架（vLLM、SGLang）
• 了解大模型训练流程，具备性能分析和优化经验

申请策略

• 关注昆仑万维的技术博客或开源项目，了解其在大模型方向的布局，面试时展现技术热情
• 准备一个性能优化的小案例，用数据说明优化效果，体现分析能力
• 突出分布式系统或高性能计算相关项目经验，如课程设计、竞赛或实习
• 强调CUDA编程、NCCL使用或任何开源框架（如DeepSpeed）的贡献
• 展示对性能优化的理解，例如显存优化、通信优化等具体案例
• 提前熟悉Megatron-LM或DeepSpeed的代码结构，尝试复现论文中的优化
• 学习CUDA编程和NCCL通信原理，可以动手写一个简单的自定义算子

面试指南

• 对技术原理类问题，先给出定义，再结合项目经验说明优化方法
• 对问题解决类问题，采用STAR方法：情境-任务-行动-结果，突出量化对比
• 对设计类问题，从需求分析入手，对比不同方案优劣，给出权衡建议
• 请解释Megatron-LM的模型并行策略（如张量并行、流水线并行）的原理
• 如何优化分布式训练中的通信瓶颈？请举例说明
• 你在CUDA编程中遇到过哪些性能问题？如何解决的？
• 解释RLHF的训练流程，并说明如何在大规模分布式环境下实现
• 给定一个训练任务，如何分析和定位显存占用过高的问题？