AIGC训练解决方案工程师-27届

优缺点分析

角色解读

• 从训练框架工程师成长为AI系统架构师，主导训练基础设施设计
• 可向大模型平台开发、MLOps或AI芯片软硬件协同方向深入发展
• 在AI芯片公司可积累稀缺的软硬件协同优化经验，职业空间广阔
• 负责分布式训练框架的开发与优化，提升大规模AI训练的效率与稳定性
• 针对大语言模型和视觉生成场景，构建端到端的训练解决方案，覆盖数据预处理到模型评估
• 持续跟踪前沿技术，将最新研究成果融入训练框架，推动技术迭代
• 使用性能分析工具定位系统瓶颈，优化显存、通信和并行策略
• 熟悉Megatron-LM、DeepSpeed等分布式训练框架，了解其设计原理
• 扎实的编程能力，精通Python和PyTorch，熟悉底层性能优化方法
• 掌握性能分析工具（如torch profiler、Nsight），能系统定位性能问题
• 对大模型训练流程有基本认知，了解数据并行、模型并行等范式

申请策略

• 提前了解寒武纪的AI芯片产品线，思考软件如何与硬件协同优化
• 笔试环节会考察编程基础和算法，提前刷题准备
• 突出分布式训练或大模型相关的项目经历，展示框架使用与优化细节
• 强调性能优化实践，如显存优化、通信缩减、并行策略调整等
• 展现对Megatron/DeepSpeed等框架的深入理解，可附源码阅读笔记
• 如有竞赛获奖、开源贡献或相关论文，请重点体现
• 深入学习PyTorch分布式模块及NCCL通信原理，动手复现经典并行策略
• 熟悉GPU编程基础（CUDA）和性能分析工具，提升瓶颈定位能力

面试指南

• 用STAR法则清晰陈述项目背景、任务、行动和结果，突出量化收益
• 从计算、通信、显存、数据加载等维度系统分析性能问题，体现结构化思维
• 对比框架设计时，先分别阐述原理，再指出差异和适用场景，展现理解深度
• 请介绍你在分布式训练或大模型项目中的一次性能优化经历
• 如何分析分布式训练中的通信瓶颈？你通常用什么工具和方法？
• Megatron-LM和DeepSpeed的并行策略有何异同？请对比说明
• 如果要支持一个千亿参数模型训练，你会如何设计解决方案？
• 你了解寒武纪的AI训练芯片吗？软件层面如何适配其架构？