资深AI架构师

优缺点分析

角色解读

• 技术深度方向：向 AI 首席架构师或技术副总裁发展，成为组织内 AI 技术权威
• 管理方向：可转型为 AI 研发总监或 CTO，负责更大规模的技术团队和产品线
• 跨界方向：积累架构经验后，可进入咨询或创业领域，为行业提供 AI 解决方案
• 负责AI产品的整体技术架构设计，包括系统模块划分、技术选型和接口规范制定
• 主导关键技术难题的攻关，如大模型推理性能优化、分布式训练加速等，并形成可复用的最佳实践
• 制定AI产品技术路线图，评估前沿技术趋势，规划短期和长期技术演进方向
• 与产品、算法、工程团队协作，确保技术方案与业务需求对齐，推动项目落地
• 精通大模型相关技术栈，包括推理优化（如vLLM、TensorRT-LLM）、微调（LoRA、RLHF）和智能体协同框架
• 具备扎实的软件工程能力，熟悉分布式系统设计、微服务架构和高可用架构
• 拥有系统架构思维，能够权衡性能、成本、可扩展性和安全性，做出合理技术决策
• 优秀的跨团队沟通和领导能力，能够推动技术决策并影响他人

申请策略

• 在面试中准备一个完整的架构设计方案案例，体现你对可扩展性、性能、安全性的权衡思考
• 了解联想在AI领域的具体业务方向（如智能PC、数据中心AI、行业解决方案），在回答时展现对业务的关注
• 突出你主导过的大型AI项目架构设计经历，量化成果（如性能提升、成本降低等）
• 详细描述你在推理优化、微调或智能体协同方面的实践经验，包括具体方案和效果
• 强调你的系统架构思维和跨团队协作能力，举例说明如何推动技术决策和解决复杂问题
• 如有技术博客、开源贡献或专利，务必列出以佐证技术深度
• 如果对大模型推理框架不熟悉，建议快速上手 vLLM、TensorRT-LLM 或 DeepSpeed Inference 等主流工具
• 熟悉至少一种智能体框架（如 LangChain、AutoGPT）并有实操经验会加分

面试指南

• 对于架构设计题，先明确需求（并发量、延迟要求、成本约束），然后分模块阐述（负载均衡、模型分发、推理引擎、缓存、监控），并说明选型理由
• 对于优化选型题，从模型精度损失、推理速度、硬件适配、维护成本等维度对比，给出结论和案例
• 对于冲突决策题，用“权衡”框架：列出各选项的优缺点，结合业务优先级，提出推进路径
• 请设计一个高并发、低延迟的大模型推理服务架构
• 你如何评估和选择不同的大模型推理优化技术（如量化、剪枝、蒸馏）？
• 请描述你过去领导的一个大型AI项目的架构演进过程，遇到了哪些挑战？
• 如何平衡AI模型的性能与成本（如推理延迟、GPU资源消耗）？
• 如果业务要求快速上线一个AI功能，但架构不够完善，你会如何决策？