拔尖计划-算力专家

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为算力架构与AI Infra领域的顶级专家，主导超大规模集群设计
• 管理转型：可向技术总监或团队管理者发展，带领团队攻克技术难题
• 产业影响：参与行业标准制定，推动算力生态发展，成为业务与技术桥梁
• 规划建设智算服务平台和模型服务，跟踪前沿技术并完成关键技术攻坚
• 对接重点客户智算需求，提供专业技术支撑并负责项目交付与运营
• 构建AI模型训推服务能力，优化算力架构与框架引擎，推动技术落地
• 深入理解计算机体系结构、操作系统、网络、存储等底层原理，熟悉云原生和容器技术
• 精通分布式架构和通信原理，掌握主流算力芯片生态及PyTorch等框架
• 熟悉深度学习、大语言模型结构，熟练使用Go/Python/C++及profiling工具

申请策略

• 提前了解中国移动的智算战略和已有产品，在面试中展示对其业务的理解
• 准备一个完整的项目案例，从架构设计到性能优化，展示系统性思维
• 突出在分布式系统、AI框架（如PyTorch）上的源码修改或优化经验
• 强调主导过的算力集群建设或模型训推项目，量化性能提升成果
• 展示对GPU/ASIC等芯片生态的理解，以及CUDA/CANN编程实践
• 补充云原生技术（Kubernetes、容器化）的实战经验
• 深入掌握主流大模型（LLM、多模态）的训练推理原理和优化方法
• 提高技术管理能力，通过项目实践锻炼团队协调和客户沟通技巧

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景、你的角色、具体行动和量化成果
• 对比分析：遇到技术选型问题时，从性能、兼容性、生态、成本等多维度对比，展示权衡思维
• 例子驱动：回答时多用具体技术细节（如通信库、算子优化）佐证，避免空谈概念
• 请描述你主导过的一个大规模分布式训练系统架构，如何处理数据并行和模型并行？
• 如何优化PyTorch模型的训练效率？请举例说明你用过的性能分析方法
• 谈谈你对算力芯片（如GPU、NPU）生态的看法，不同芯片在AI训练和推理中的优劣？
• 当客户需求与现有算力平台能力不匹配时，你如何制定技术方案？
• 如何评估一个新出现的AI框架（如MindSpore）是否值得引入？