大模型异构算力工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI基础设施，成为异构算力优化和分布式系统领域的顶尖专家
• 架构师路线：主导大规模算力集群的设计与演进，参与系统级架构决策
• 可横向拓展至AI算法、芯片设计或云计算平台方向，职业选择多样
• 负责大模型异构算力集群的评估、适配与落地，包括分布式优化框架、AI框架和网络集合通信的优化
• 分析并优化大模型分布式训练框架的性能，解决系统瓶颈和问题定位
• 开发高性能Kernel算子，进行融合优化，提升计算效率
• 参与超万卡规模的集合通信（NCCL）性能分析和调优，以及多种算力的Benchmark评测
• 扎实的C++/Python编程能力，熟悉计算机体系结构和高性能计算
• 深入理解LLM和多模态模型原理，具备实际训练或推理经验
• 熟悉分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron）和PyTorch底层机制
• 掌握算子开发和性能优化技巧，了解NCCL等集合通信库

申请策略

• 关注美团技术博客和开源项目，了解其AI基础设施的建设方向和痛点
• 准备一个完整的性能优化案例，涵盖问题定位、方案设计、效果量化，展示系统化思维
• 突出分布式训练优化项目经验，如使用DeepSpeed、Megatron等框架进行大规模训练
• 展示高性能算子开发成果，如CUDA Kernel调优、算子融合等量化指标
• 强调对LLM底层机制的理解，如模型并行、流水线并行等实战经验
• 如有国产算力（如昇腾、寒武纪）适配经验，务必重点突出
• 深入学习PyTorch的分布式数据并行和底层算子实现
• 熟悉NCCL等集合通信库的原理与性能分析方法

面试指南

• 使用STAR法则描述项目经验：情境、任务、行动、结果，突出量化收益
• 从系统层面分析问题：先定位瓶颈（计算/通信/IO），再针对性优化，强调基准测试
• 展示技术深度：理解底层原理，结合具体代码或架构说明优化思路
• 请解释大模型训练中的分布式并行策略（数据并行、模型并行、流水线并行）的原理和适用场景
• 如何分析和优化PyTorch模型训练中的性能瓶颈？请结合具体方法
• NCCL通信开销如何影响训练效率？如何定位和优化？
• 描述你做过的一个高性能算子优化案例，包括优化前后的对比
• 国产芯片与NVIDIA在适配大模型时的主要挑战有哪些？