智能平台开发中心-AI infra47477

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：成为AI Infra领域的资深专家，主导核心架构设计
• 技术管理路线：从技术骨干晋升为团队负责人，带领团队攻克技术难题
• 跨领域发展：可转向AI平台架构师或AI产品技术负责人，拓展业务视野
• 设计并搭建端-云协同的AI架构，确保模型在边缘设备和云端高效运行
• 深入优化MoE大模型的底层性能，包括CUDA算子、显存管理和计算图优化
• 设计专家分布式调度策略，实现高效的专家路由和负载均衡
• 优化大模型分布式推理的通信性能，降低通信开销，并探索前沿推理引擎技术
• 精通CUDA/Kernel算子优化，具备底层性能调优经验
• 熟悉MoE模型架构及分布式训练/推理原理
• 掌握分布式系统、通信优化（如NCCL）和负载均衡技术
• 具备扎实的C++/Python编程能力，了解主流推理引擎（如vLLM、TensorRT-LLM）

申请策略

• 提前了解长城汽车在智能驾驶和AI领域的布局，在面试中展现对业务的理解
• 准备一个能体现你技术深度的项目案例，详细阐述优化思路和效果
• 突出CUDA/Kernel优化、分布式训练或推理的项目经验，量化性能提升成果
• 展示对MoE、大模型推理引擎的深入理解，如参与过相关开源项目
• 强调系统级编程能力（C++/Python）和性能调优经验
• 系统学习CUDA编程和GPU架构，动手实践算子优化
• 深入了解主流推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM）源码，掌握其优化思路
• 关注大模型分布式推理的最新论文和技术博客，保持技术敏感度

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动和量化结果，突出技术难点和你的贡献
• 对比分析：在回答技术方案时，对比不同方案的优劣，展现你的思考深度
• 结合业务：将技术问题与长城汽车的业务场景（如智能驾驶、车机交互）结合，体现应用思维
• 请详细描述你做过的一个CUDA算子优化项目，如何分析性能瓶颈并优化？
• MoE模型在分布式推理中面临哪些挑战？如何设计专家路由和负载均衡策略？
• 如何优化大模型分布式推理中的通信开销？请举例说明
• 你如何理解端-云协同AI架构？在汽车场景下有哪些应用？
• 请介绍一个你熟悉的大模型推理引擎，其核心优化技术有哪些？