蚂蚁数字科技-数字科技线-算电协同解决方案专家（算电+MaaS）

优缺点分析

角色解读

• 横向发展：成为算电协同领域顶级专家，主导行业标准制定
• 纵向晋升：向技术负责人（TL）或产品线负责人发展，管理团队与业务
• 跨界转型：凭借电力+算力复合背景，进入能源互联网或AI基础设施创业领域
• 设计算电协同整体方案，结合国家政策制定技术路线，推动智算中心与零碳数据中心建设
• 盘活地方闲置算力资源，设计算力并网、异构算力池化架构，提升利用率并探索商业模式
• 负责大模型在异构算力上的适配与性能优化，包括量化、剪枝等，推动MaaS商业化
• 深厚的电力市场知识，熟悉中长期交易、现货市场及绿电绿证机制
• 精通算力架构，包括GPU/NPU异构、Kubernetes调度、RDMA/RoCE网络等
• 熟悉云原生与MaaS平台架构，具备模型优化（算子、量化等）实践经验
• 优秀的方案撰写和沟通能力，能够拉通内外部技术资源

申请策略

• 了解蚂蚁数字科技线的业务方向和近期项目（如绿色算力、东数西算），在面试中展现行业认知
• 准备一个完整的算电协同方案设计案例，体现从技术到商业的闭环思考
• 突出数据中心、云计算或电力交易领域的项目经验，尤其是售前/解决方案成功案例
• 强调算力并网、闲置算力盘活或智算中心建设的具体落地成果
• 展示LLM模型优化（量化、推理加速）的技术细节和性能指标
• 补充电力市场交易规则知识，如现货市场、绿证交易
• 深入学习Kubernetes集群调度与RDMA网络配置
• 动手实践主流MaaS平台（如阿里云PAI、蚂蚁MaaS）的产品架构

面试指南

• 结构化的STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 技术+商业双线分析：先解释技术原理，再分析商业价值
• 从政策、技术、成本三个维度综合回答
• 如何设计一个智算中心的算电协同调度方案？需要考虑哪些因素？
• 你在闲置算力盘活方面有哪些实际经验？遇到过哪些挑战？
• 请介绍一次你主导的大型解决方案的投标或落地经历
• 谈谈你对MaaS商业模式的理解，以及算电协同如何赋能MaaS？
• 对于大模型在国产芯片上的部署，你会如何优化性能？