Senior Deep Learning Solution Architect

优缺点分析

角色解读

• 可向首席架构师或技术 Fellow 发展，深耕AI基础设施底层技术
• 也可转向技术管理岗，带领算法/系统研发团队攻克核心算力难题
• 负责AI计算平台架构设计与大模型训练/推理加速方案落地
• 主导开源框架（如vLLM）的功能开发与性能调优
• 深入研究分布式训练与异构计算瓶颈，输出加速库或框架原型
• 精通C++/Python编程与底层系统原理
• 掌握CUDA、异构计算与分布式训练架构
• 具备高性能计算性能分析与调优能力
• 熟悉大模型推理机制与KV Cache等优化技术

申请策略

• 提前了解英伟达最新硬件架构及软件栈
• 准备详细的技术案例，重点阐述如何定位并解决系统性瓶颈
• 突出在分布式训练、异构计算或大模型推理加速方面的实战项目
• 量化性能优化成果（如吞吐量提升X%、延迟降低Y%）
• 展示开源社区贡献记录或顶会论文
• 强化CUDA编程与GPU架构理解，掌握主流性能剖析工具（如Nsight Systems/Compute）
• 深入研读Transformer推理架构与内存优化技术

面试指南

• 采用STAR法则结构化回答，清晰界定问题背景、技术选型依据、具体实施步骤与最终量化结果
• 强调系统性思维，从数据流、计算图到硬件资源的整体视角分析问题
• 请分享一次你进行大规模分布式训练性能调优的经历，遇到了什么瓶颈？你是如何解决的？
• 针对大模型推理，KV Cache的内存管理有哪些常见痛点？你会如何设计多级缓存卸载策略？
• 在异构计算场景下，如何评估并优化Kernel的执行效率？
• 复习操作系统、计算机网络与编译原理核心知识
• 梳理个人项目中涉及的性能瓶颈排查路径
• 熟悉NCCL、CUDA Graphs等底层通信与执行机制