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校招【27届校招】大模型训练推理框架工程师
深圳/北京 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 硕士及以上学历，计算机、软件工程等相关专业
- 精通 Python，熟练掌握 C++/Go 至少一门
- 在以下至少一个方向有丰富以上经验：
- - 分布式训练系统（Megatron-LM/DeepSpeed/FSDP）
- - GPU 编程与高性能计算（CUDA/NCCL/RDMA）
- - ML 平台开发（Kubernetes/Ray/Airflow）
- - 模型推理优化（TensorRT/vLLM/量化部署）
- 理解大模型训练和 RL 训练的基本流程。
岗位描述
负责大模型训练、推理和评测的基础设施研发，为算法团队提供高效稳定的工程底座。
- 1、训练系统：设计和优化大规模分布式训练架构（Pretrain/SFT/RL），解决千卡级训练的通信、调度、容错问题；
- 2、推理部署：基于 vLLM 等框架优化大模型推理性能，支撑 VLT/Omni 等模型在 XP5 端侧和云端的部署；
- 3、评测平台：开发 DeepInsight 评测系统，支持 LLM/VLM/WBC/VLA 多类模型的自动化评测、报告生成和 CI/CD 集成；
- 4、MLOps 工具链：构建模型版本管理、实验追踪、数据管理、资源调度等基础设施，提升研发效率；
- 5、RL 训练环境：构建分布式强化学习训练系统，支持 Agent-环境大规模并行交互。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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