【快Star】GenAI异构计算架构与优化工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为异构计算或AI芯片领域的专家，主导前沿技术研发
• 架构师方向：转向系统架构设计，负责大规模AI基础设施的规划与落地
• 管理路线：带领团队攻克技术难题，晋升为技术负责人或团队经理
• 评估和优化GPU/NPU/ASIC等异构芯片，构建算力评估体系
• 设计并实现低延迟、高吞吐的AI推理引擎
• 优化大规模模型训练框架，提升分布式训练效率
• 开发高性能算子库，最大化硬件利用率
• 精通C/C++和Python，扎实的计算机体系结构、OS和编译原理基础
• 深入理解深度学习框架底层（如PyTorch/TensorFlow）的优化机制
• 熟悉至少一种异构计算架构（CUDA/ROCm/TPU）及其编程模型
• 具备算子开发、模型训练/推理优化经验，了解AI编译器（MLIR/TVM）

申请策略

• 在面试中展示对GenAI模型（如LLaMA、GPT）推理/训练瓶颈的思考
• 关注快手在短视频/直播场景下的AI应用，思考算力优化如何影响业务
• 突出GPU/芯片优化项目经验，量化性能提升指标（如延迟降低、吞吐提升）
• 强调深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的底层修改或计算图优化经历
• 展示CUDA/ROCm/OpenCL等编程经验，以及算子库开发成果
• 如有顶级会议论文（MLSys、ASPLOS等）或开源贡献，务必突出
• 深入复习计算机体系结构、操作系统和编译原理核心知识点
• 动手实现一个简单的AI推理引擎或算子（如矩阵乘法优化），熟悉CUDA编程

面试指南

• 利用STAR原则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验问题
• 对于技术原理问题，先给出定义，再结合实际工程经验展开
• 对于优化类问题，遵循“分析瓶颈-提出方案-验证效果”的步骤
• 请解释GPU架构中SM、warp和shared memory的工作原理，并如何优化算子？
• 如何优化一个Transformer模型的推理延迟？从算子、图优化、硬件三个层面回答
• PyTorch的Autograd和计算图是如何实现的？如何对其做分布式加速？
• 描述一个你曾经优化的高性能计算项目，遇到的主要挑战和解决方案
• TVM与传统编译器（如LLVM）有何异同？MLIR如何简化异构编程？