大模型训练框架工程师（训练框架 & RL 方向）- 2027届

优缺点分析

角色解读

• 成为大模型基础设施领域的专家，掌握最前沿的分布式训练和RL技术
• 向系统架构师或技术负责人发展，主导关键技术决策
• 有机会接触顶尖大模型和RL技术，建立行业影响力
• 设计和优化大规模分布式训练框架，解决万卡集群上的效率与稳定性问题
• 参与自研强化学习框架Forge的开发与迭代，推动RL训练流水线的改进
• 与算法团队紧密协作，从架构设计阶段介入，确保系统与算法协同优化
• 扎实的编程能力（C++/Python）和系统设计能力
• 深入理解分布式训练系统、GPU性能优化或RL工程
• 对前沿算法保持好奇，能将论文转化为工程实践

申请策略

• 关注MiniMax的技术博客或开源项目，展示对其技术栈的了解
• 准备一个系统设计或优化案例，在面试中体现深度思考和动手能力
• 突出相关项目经验，如分布式训练、RL框架开发或大规模系统优化
• 展示对开源框架（PyTorch、Megatron-LM等）的贡献或深入理解
• 用具体案例体现解决复杂系统问题的能力，如性能调优、故障排查
• 补充分布式系统理论知识，如一致性哈希、通信拓扑、并行策略
• 实践GPU性能优化技术，如CUDA编程、NCCL调优
• 熟悉RLHF/RLVR流程及其工程实现

面试指南

• 使用STAR方法描述项目经历：情境、任务、行动、结果，突出量化成果
• 从系统层面分析问题，分点说明解决方案，体现分层思维
• 结合具体技术细节（如通信库、并行策略、memory优化）展示深度
• 请描述一个你优化过的分布式训练系统的架构，遇到了哪些挑战？
• 如何解决大规模训练中的通信瓶颈？请举例说明
• 解释RLHF训练流程及其工程实现中的关键难点
• 假如在万卡集群上出现训练不稳定，如何系统性地排查？
• 复习分布式训练相关论文（如Megatron-LM、DeepSpeed）和技术博客