AI平台开发专家/架构师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从AI推理平台开发专家成长为系统架构师，主导大型分布式AI系统设计
• 领域拓展：横向了解AI芯片、编译栈、网络技术，成为全栈AI基础设施专家
• 管理转型：积累技术影响力后，可带领团队负责AI平台产品线，走向技术管理岗位
• 开发并优化大模型AI推理平台，利用高性能计算库实现推理加速
• 建设Serverless推理平台，确保高吞吐、低延迟的服务能力
• 设计异构芯片下的AI资源调度平台，降低用户使用成本
• 针对行业大模型和国产GPU进行底层优化，包括Kernel、编译和显存优化
• 精通Go/C++/Java至少一种语言，具备扎实的开发经验
• 深入了解主流推理框架（TGI、vllm、triton、FasterTransformer）并有实战经验
• 熟悉AI大模型平台开发，包括训练/推理平台，以及模型优化
• 掌握CUDA或昇腾CANN编程能力，能进行算子开发和调优

申请策略

• 在面试中准备一个完整的项目案例，从问题分析、方案设计到性能优化，体现系统思维
• 关注深信服在AI安全、云服务方面的产品布局，在面试中展现对业务的理解
• 突出AI推理平台或相关系统的开发经历，详细描述使用的框架和优化手段
• 强调CUDA或CANN编程经验，列出具体算子优化成果（如性能提升百分比）
• 展示对异构计算和资源调度的理解，如GPU虚拟化、算力调度算法
• 如有开源贡献（如vllm、TGI）或相关技术博客，务必提及
• 深入学习vllm、TGI等开源推理框架的源码，掌握其架构和优化策略
• 动手实践CUDA kernel编写或昇腾CANN编程，熟悉算子开发流程

面试指南

• 使用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术难点和量化成果
• 对比分析：对于框架或工具类问题，从架构、性能、生态等维度进行对比，展示知识广度
• 原理+实践：先解释底层原理（如显存管理、计算图优化），再结合自己的实操经验说明
• 请介绍一个你负责的AI推理优化项目，遇到了哪些瓶颈？如何解决的？
• 说说vllm和TGI在架构设计上的主要区别，各自的适用场景是什么？
• 如何进行大模型推理时的显存优化？列举至少三种方法
• 有CUDA kernel优化的经验吗？请举例说明如何针对特定算子进行调优
• 在多GPU或异构芯片场景下，如何实现高效的资源调度？