Machine Learning Engineer (Training Optimization）大模型训练优化工程师

优缺点分析

角色解读

• 在训练优化方向深耕，成为分布式系统和AI基础设施的专家
• 可转向AI研究科学家，负责新型模型架构与训练方法
• 或晋升为技术主管/架构师，领导整个AI训练平台的建设
• 设计并实现大规模分布式训练系统，优化GPU计算、通信和内存效率
• 与研究和建模团队紧密合作，确保训练系统满足算法需求，并推动最佳实践
• 深入底层编写CUDA/Triton自定义内核，提升模型训练性能
• 调试剖析训练工作流，解决可扩展性瓶颈
• 扎实的机器学习基础，熟悉LLM、多模态或扩散模型
• 精通Python和PyTorch/JAX，熟悉分布式训练框架（Megatron-LM、NeMo、DeepSpeed）
• 掌握GPU优化技术：FSDP/ZeRO、梯度检查点、低精度训练
• 具备CUDA/Triton内核开发经验，了解系统编程（C++/Rust）更佳

申请策略

• 准备一个技术案例，详细描述你在训练优化中遇到的问题和解决方案
• 了解可画的产品和AI功能，思考如何将你的技能应用到实际场景中
• 重点展示分布式训练相关项目经验，如使用Megatron-LM或DeepSpeed训练大模型
• 突出CUDA/Triton内核开发经历，说明性能提升的具体数据
• 强调系统层面的优化能力，如通信、内存、计算效率的改进
• 如有AI顶会论文或开源贡献，务必列出
• 如果没有分布式训练经验，可以学习PyTorch DDP/FSDP，在个人项目中实践多卡训练
• 熟悉NVIDIA NeMo或Megatron-LM的源码，尝试复现训练流程

面试指南

• 对于技术类问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出量化指标
• 对于比较类问题，先列出关键差异，再根据实际场景给出选择建议
• 对于优化问题，从性能 profiling 出发，逐步定位瓶颈，提出针对性方案
• 请介绍你在大模型分布式训练中做过的优化工作，包括具体技术和效果
• FSDP和DeepSpeed ZeRO各有什么优缺点？如何选择？
• 如何优化GPU间的通信开销？请举例说明
• 描述编写CUDA kernel的经历，如何优化内存访问模式？
• 当训练遇到OOM（内存溢出）时，你会如何排查和解决？