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实习推理框架优化实习生-Data 语音
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，人工智能、计算机、电子信息、通信、自动化、软件等相关专业优先
- 精通Python，熟悉C++特性，具备高性能代码开发能力和相关经验
- 至少具备以下一个领域经验：GPU编程（CUDA/Triton/AscendC/TileLang开发）、模型量化/稀疏化/蒸馏、基于vLLM的框架研发，并行计算的通算结合（多卡/多机推理优化）
- 具备大规模推理系统经验、vLLM/SGLang开发、TileLang/Triton开发经验者优先；深入了解Transformer架构，有量化/稀疏化等相关技术落地或者论文发表等相关经验者优先。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：Data语音团队致力于语音/音频/音乐相关的AI核心技术研发和产品创新。部门支撑音频和多模态内容从生产、编辑到消费的全流程，赋能内容创作和互动，并以中台形式支持集团多个业务，提供业界前沿的技术能力与解决方案。
- 1、负责构建新一代大模型推理引擎，优化多模态语音理解/语音生成等多模态生成大模型在GPU集群上的推理性能，实现低延迟、高吞吐的工业级部署；
- 2、主导模型推理性能优化，涵盖CUDA/Triton算子开发、vLLM/SGLang框架升级、分布式推理策略优化、量化/稀疏化等模型效率加速优化等；
- 3、研发GPU推理加速技术栈，考虑最佳分布式通算结合方案，PCIe通信与高并发推理架构；
- 4、负责高性能方案前瞻性建设，构建基于C++/Python研发的高性能推理系统；
- 5、与上下游部门深度合作，分析性能瓶颈，通过软硬结合提升模型训推效率，优化和部署语音大模型，支持AI工具链和技术生态建设，推动字节跳动AI关键业务发展；
- 6、负责语音多模态场景下高性能推理系统的开发，支撑各业务场景下的性能优化需求并推动业务落地。
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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