阿里妈妈-广告预测引擎开发工程师-AI Serving-北京

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在AI Serving和系统优化领域深耕，成为技术专家
• 架构师路线：参与大规模分布式系统设计，向系统架构师发展
• 管理路线：可逐步带领团队，负责核心系统研发
• 设计和开发广告预测引擎及AI Serving系统，支撑高并发、低延迟的实时广告预测
• 参与分布式系统架构优化，提升模型服务的稳定性和资源利用率
• 进行算法-软件-硬件协同优化，包括异构并行计算、AI编译、稀疏量化等
• 研究前沿AI算法和系统，探索推荐系统或大模型在线服务的优化方案
• 精通C/C++和Linux开发环境，具备扎实的系统编程能力
• 熟悉CUDA和GPU开发，有实际优化经验
• 熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，了解编译优化技术（如TRT/XLA/TVM/MLIR）
• 了解推荐系统和大模型相关算法，具备相关研发经验者优先

申请策略

• 了解阿里妈妈业务和广告技术栈，在面试中展示对业务的理解
• 准备系统设计案例，展示解决高并发问题的能力
• 突出C++和CUDA开发经验，展示具体优化项目和成果
• 强调分布式系统、高并发系统设计经验
• 如有推荐系统或大模型相关项目，重点描述
• 展示对AI编译优化技术的了解或实践
• 深入学习CUDA和GPU优化技巧，熟悉TensorRT、TVM等工具
• 了解推荐系统架构，掌握召回、排序等核心算法

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和量化成果
• 强调系统性思维，从架构、算法、硬件多角度分析问题
• 展示对性能指标（如延迟、吞吐量）的敏感度和优化思路
• 如何优化一个高并发预测服务的延迟？
• 介绍一个你使用CUDA优化GPU计算的案例
• 如何设计一个支持大规模模型推理的系统？
• 谈谈你对AI编译优化（如TVM/MLIR）的理解
• 如何平衡模型精度和推理性能？