AI-Infra工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深度：从AI框架优化到编译技术、并行策略，成为AI基础设施专家
• 架构广度：参与全栈系统设计，覆盖计算、存储、网络，成长为系统架构师
• 技术领导力：带领团队攻克AI落地中的效率难题，晋升为技术负责人
• 定制和优化AI训练与推理系统，提升分布式训练和推理效率
• 构建与管理高性能计算集群，解决通信、存储、调度等瓶颈
• 深入PyTorch、vLLM等框架底层，改进分布式计算和显存优化
• 支持AI服务的规模化部署，提供加速、诊断和可观测性方案
• 精通C++/Python/Golang之一，扎实的数据结构与算法基础
• 熟悉PyTorch及分布式系统原理，了解自动微分和计算图优化
• 有GPU/CUDA编程经验，掌握显存管理和Kernel优化
• 了解AI训练推理流程，具备系统性能分析和调优能力

申请策略

• 表达对AI基础设施的热情，可提及关注的最新系统优化技术
• 准备一个完整的系统优化案例，说明问题、方案和效果
• 突出C++/Python/Golang项目经验，尤其是高性能计算或分布式系统相关
• 强调GPU/CUDA编程经历，如Kernel优化、显存管理案例
• 展示对PyTorch等框架的理解，包括自定义算子或并行策略
• 如果有开源贡献或顶会论文，重点列出
• 复习CUDA编程和GPU架构，练习Kernel优化
• 深入阅读PyTorch分布式模块源码或Megatron-LM实现

面试指南

• 技术问题：先解释原理，再结合实际经验，最后给出优化思路
• 案例问题：用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述
• 开放问题：先梳理关键点，分层次回答，展现系统思维
• 解释PyTorch的自动微分机制，如何自定义反向传播？
• 如何优化GPU显存使用？请举例
• 在分布式训练中，通信开销如何影响性能？如何优化？
• 描述一个你遇到的系统性能瓶颈，如何定位和解决的？
• 你对AI编译优化有什么了解？