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【LongCat大模型人才校招】基座大模型工程架构专家
【LongCat大模型人才校招】基座大模型工程架构专家
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
分布式训练
大模型
推理优化
CUDA
GPU集群
MLIR
NCCL
PyTorch
RDMA
AI 估算 · 25k–40k
大厂校招大模型方向薪资较高，北京生活成本高，岗位技术要求高，16薪为互联网大厂惯例。
职位详情
关于这个职位
作为大模型工程架构专家，你将参与美团万亿参数级基座大模型的分布式训练与推理架构设计，从底层计算优化到大规模集群调度，推动前沿AI技术在业务场景落地
该职位提供业界领先的算力资源和海量数据，适合对机器学习系统工程充满热情、渴望技术成长的优秀应届生
最低要求
具备良好的计算机基础素养和分析解决问题的能力，熟练掌握C++或Python
学习能力强，对机器学习系统优化有技术热情，富有极客精神
熟悉PyTorch框架和TVM/MLIR等编译优化技术的优先
熟悉GPU、NPU硬件架构，熟练使用CUDA，NCCL，RDMA编程的优先
熟悉机器学习、深度学习算法，希望从事工程架构方向的优先
有分布式系统、高性能计算实际项目经验的优先
有开源项目贡献代码者优先
有在OSDI、MLSys、NIPS、KDD、ICML等会议或期刊中有论文发表者优先
工作职责
面向多种算力硬件和高性能网络设计分布式训练架构，包括样本IO优化、计算图编译与执行、多维度并行策略、多模型交互流程等，支持万亿参数模型在几万张GPU集群高效稳定训练，实现多种模态的基座和推理模型的高效稳定训练
面向多种算力、网络环境和应用场景，设计并实现高性能的模型推理架构，应用量化、剪枝等模型压缩方法，持续降低推理成本
通过手工优化方法,对特化模型子结构和硬件设备上实现SOTA性能，持续迭代基于编译的优化方案，提升通用优化的适用性、优化效果以及对新硬件的覆盖能力
管理及优化全公司算法团队硬件资源，通过算法预估与启发式策略，对全公司万级别节点的大规模GPU/CPU集群构建精细化调度服务能力，持续提升资源使用效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业界顶尖的算力资源和海量数据，为技术成长提供绝佳土壤
- 美团平台稳定，资源投入大，且有成熟的算法团队协同
- 薪酬福利在互联网行业属于第一梯队，校招起薪高
- 技术要求极高，需要同时掌握分布式系统、硬件优化、编译技术等多个领域
- 工作强度较大，大模型训练和推理优化通常时间紧迫
- 技术迭代快，需要持续学习最新论文和框架
缺点 / 挑战
- 深度参与大模型核心项目，技术挑战大，成就感强
- 适合对底层系统优化有浓厚兴趣、不畏惧技术挑战、希望在大模型时代成为核心技术人才的优秀应届生
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI系统工程，成为分布式训练或推理优化领域的顶尖专家
- 架构师路线：从单点优化转向全局系统设计，负责大规模AI基础设施架构
- 管理路线：逐步带领技术团队，负责整体技术方向与项目落地
- 设计并优化万亿参数大模型的分布式训练系统，包括数据加载、计算图编译、并行策略等
- 构建高性能推理引擎，应用量化、剪枝等压缩技术降低推理成本
- 通过手工优化和编译优化在GPU/NPU上实现极致性能
- 管理全公司大规模GPU集群，研发智能调度算法提升资源利用率
- 扎实的C++/Python编程能力，熟悉计算机体系结构和系统性能优化
- 深入理解PyTorch框架及常见的分布式训练框架
- 熟悉GPU硬件架构和CUDA编程，了解NCCL、RDMA等通信技术
- 了解TVM/MLIR等编译优化技术，有底层优化经验
申请策略
- 在面试中展现对系统性能优化的热情和深度思考，比如你如何优化一个PyTorch模型
- 了解美团在大模型领域的布局（如“美团GPT”类项目），准备相关行业认知
- 突出系统编程项目经验，如高性能计算、分布式训练或推理优化相关
- 强调对PyTorch、CUDA等框架的熟练程度，最好有实际调优案例
- 展示开源贡献或技术博客，体现对极客精神的追求
- 如果有相关论文（如MLSys、OSDI等）或竞赛获奖，务必重点呈现
- 补强TVM/MLIR等编译优化知识，阅读相关论文并动手实验
- 熟悉NCCL、RDMA等高速通信原理，了解大规模集群通信拓扑
面试指南
- 结构化回答：先总述目标，再分点阐述数据并行、模型并行、流水线并行、ZeRO等策略，最后总结权衡
- 对比分析：对于工具类问题，先说明各自特点，再指出适用场景，展示对底层原理的理解
- 案例驱动：用自己做过的一个优化项目为例，讲述问题、方案、效果，突出量化指标
- 如何设计一个支持万亿参数模型的高效分布式训练方案？
- 解释PyTorch DDP与DeepSpeed ZeRO的区别与原理
- 如何优化一个transformer模型的推理延迟？请从算子、内存、并行度等角度分析
- CUDA kernel编写经验：如何实现一个高效的softmax？
- TVM/MLIR的基本工作流程是什么？如何将一个模型导入并优化？
职位点评
76
综合评分
美团大模型校招专家岗，前沿技术栈、顶尖算力、薪资优厚，但wlb一般、压力较大。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合极度重视技术成长和薪资回报、能接受高强度工作的应届生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值65
薪资福利
85较高
美团已上市且实力雄厚，大模型校招薪资具有竞争力，福利体系完善，但JD未明确薪资，需在面试中确认具体package。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
95较高
该岗位涉及最前沿的大模型系统工程，技术要求极高，团队氛围鼓励创新，成长极快，且有明确的论文发表和算力支持。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、分布式训练、CUDA、TVM、MLIR、NCCL
成长机会追求卓越、鼓励创新、个人成长速度快
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
工作地点在北京核心地段，但仅现场办公，且大模型项目通常节奏较快，JD未提及弹性或WLB，可能加班较多。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
大模型是当前人工智能最热门赛道，行业高速增长，岗位对社会效率有正向推动，但具体使命导向不明显。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号?what
创新程度积极采用新技术
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