AI大模型算法架构高级专家

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：成为GPU性能优化领域的顶级专家，主导核心技术的创新与突破
• 架构师路线：逐步演进为端云AI系统架构师，负责整体推理系统的设计与演进
• 管理转型：有机会带领优化团队，从技术骨干成长为技术管理者
• 负责LLM和Diffusion Model的推理性能优化，通过模型量化、剪枝、算子融合等技术提升GPU利用率
• 基于TensorRT和CUDA实现底层算子重构与并行计算优化，最大化加速比
• 与算法团队协作，设计端云一体的大模型推理架构，确保从云端到设备端的高效部署
• 精通C/C++和Python，具备扎实的数据结构与算法基础
• 深入理解GPU体系结构和CUDA编程，熟悉高性能计算优化方法（访存优化、低比特计算等）
• 掌握至少一种深度学习框架（PyTorch）和推理加速框架（TensorRT、VLLM等）
• 了解主流大模型（LLM、Diffusion Model）的结构和计算特点

申请策略

• 面试前深入了解vivo的AI业务布局，尤其是端侧模型的应用场景
• 准备一个完整的技术分享，展示你在性能优化方面的思路和成果
• 突出GPU优化的具体项目案例，包括优化指标（如加速比、吞吐量提升）
• 强调CUDA编程经验和TensorRT/模型量化等工具的使用经历
• 展示对LLM/Diffusion Model的了解，可附上相关分析或优化实验
• 系统学习CUDA优化技术，阅读NVIDIA官方优化指南和论文
• 动手实现一个LLM的量化推理项目，熟悉TensorRT-LLM或VLLM的使用

面试指南

• 对于优化项目类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），先说明背景和指标，再详细讲优化步骤，最后用数据说明成果
• 对于原理类问题，先给出定义，再分点解释，最后举例说明应用场景
• 对于开放性设计问题，先明确目标约束，再列出候选方案，最后评估优劣选优
• 请介绍你做过的一个GPU优化项目，包括瓶颈分析、优化手段和最终效果
• 如何对Transformer模型进行量化？你了解哪些量化方法？
• 描述一下CUDA编程中的内存访问优化策略
• TensorRT和VLLM的区别是什么？如何在推理时选择合适的框架？
• 如果端侧推理速度不达标，你会从哪些方面进行优化？