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实习【基座大模型北斗实习】高性能计算与大模型系统优化
北京/上海 · 实习 · 不限
长期有效
任职要求
- 1、GPU编程:写过CUDA kernel，理解warp/SM/显存层次结构；
- 2、训练框架:用过或改过Megatron/DeepSpeed/FSDP，不只是跑过demo；
- 3、通信系统:了解NCCL原理，或有网络协议栈/RDMA相关经验；
- 4、编译优化：接触过 XLA/TorchInductor/TVM 等编译器，或做过IR优化；
- 5、顶会论文：MLSys/OSDI/SOSP/ATC/ISCA 等系统顶会在手。
岗位描述
【岗位职责】
简介：参与面向大模型训练/推理的高性能计算与系统优化工作，可根据个人背景和研究兴趣选择以下方向之一深入推进：
- 1、面向GPU/NPU 等多硬件平台的算子开发与极致性能优化(CUDA/Cutlass/TileLang)。
- 2、跟踪前沿模型算法并完成高性能工程落地，深入框架层开展算子融合、内存/通信优化、流水编排等系统级性能调优。
- 3、探索基于大模型的高性能 Kernel 自动合成技术，参考 LLM-driven Kernel Generation 范式，研究高效 GPU/NPU Kernel 的端到端自动生成与迭代优化方法。
- 4、基于DSL（如 Triton、TVM TIR、Halide 等）的编译优化与自动调优技术研究。
- 5、多硬件后端（NVIDIA/国产芯片）的统一算子库建设与迁移适配。
【任职要求】
- 1、GPU编程:写过CUDA kernel，理解warp/SM/显存层次结构；
- 2、训练框架:用过或改过Megatron/DeepSpeed/FSDP，不只是跑过demo；
- 3、通信系统:了解NCCL原理，或有网络协议栈/RDMA相关经验；
- 4、编译优化：接触过 XLA/TorchInductor/TVM 等编译器，或做过IR优化；
- 5、顶会论文：MLSys/OSDI/SOSP/ATC/ISCA 等系统顶会在手。
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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）
查看答题思路
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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