【北斗】大模型训推引擎工程师（后训练/推理方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在AI Infra领域深耕，成为分布式训练、推理优化或系统架构方面的核心技术专家
• 开源贡献路线：通过参与顶级开源项目（如vLLM、Megatron）建立社区影响力，成为开源领袖
• 管理路线：后期可转向技术团队管理，带领团队攻克更复杂的AI基础设施挑战
• 负责大模型后训练（如RLHF、DPO）的分布式系统设计与优化，包括长上下文训练、弹性调度、训推一体化
• 开发大模型推理加速技术，如KV Cache管理、模型压缩（量化、稀疏）、投机采样等，提升Agent场景下的推理效率
• 参与开源推理框架（如vLLM、SGLang）的深度开发与优化，推动AI Infra技术落地
• 扎实的编程能力，熟练使用C/C++或Python，熟悉CUDA编程和GPU/NPU硬件架构
• 深入理解分布式系统原理和高性能计算，有大规模分布式训练或推理经验
• 熟悉机器学习/深度学习基础，了解Transformer、RLHF等主流模型和算法
• 熟悉至少一种分布式通信框架（如RDMA、NCCL）或ML DSL（如Triton、TensorRT）

申请策略

• 在申请前，了解美团在本地生活AI方向的具体业务（如搜索、推荐、广告），思考技术如何与其结合，面试时可展示业务理解
• 建议准备一个个人技术项目（如实现简单的分布式训练系统或推理加速插件），展示工程能力
• 突出分布式系统或高性能计算相关项目经验，包括系统设计、优化方法和成果数据
• 展示CUDA编程、GPU优化或分布式训练框架（如Megatron、DeepSpeed）的实际使用经历
• 如果有开源贡献（尤其vLLM、SGLang等）或顶会论文，务必详细列出并说明个人贡献
• 强调对AI Infra的热情，例如个人博客、技术分享或参与过的相关竞赛
• 深入学习CUDA编程与GPU架构（如内存层次、warp调度），可通过NVIDIA官方课程或动手实现简单算子来提升
• 熟悉至少一个主流分布式训练框架（如Megatron-LM、DeepSpeed）的源码，理解其并行策略（TP、PP、SP）

面试指南

• 针对系统设计类问题（如分布式并行策略），可采用“需求-设计-权衡”框架：先明确目标和约束，再提出多种方案，最后比较性能、扩展性、易用性的权衡
• 针对优化类问题（如显存优化），采用“瓶颈分析-方案提出-实验验证”思路：先定位瓶颈（如计算密集型 vs. 带宽密集型），再给出具体优化手段（如算子融合、量化），最后预估提升效果
• 针对开放性问题（如如何设计Agent RL的训练系统），可从系统模块划分（训练、推理、环境交互）出发，逐步细化每个模块的关键技术和挑战
• 请解释Transformer模型中自注意力机制的计算流程，并说明其显存占用瓶颈
• CUDA中的shared memory和global memory有什么区别？如何优化矩阵乘法的带宽？
• 谈谈你对Megatron-LM中张量并行（TP）和流水线并行（PP）的理解，以及它们各自的优缺点
• 在训练大模型时，如何通过序列并行（SP）处理超长序列？请描述一种可能的实现
• 你对vLLM的PagedAttention机制有何理解？它如何解决KV Cache碎片化问题？