腾讯 – 微信-基础大模型训练框架高级研发工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为微信基础大模型训练框架高级研发工程师，你将参与开发优化大模型训练框架以支持大规模高效稳定训练，并参与大模型结构设计及联合业务进行模型训练效率和效果验证。该职位要求熟练掌握PyTorch框架优化、主流大模型训练框架(DeepSpeed/Megatron)及CUDA性能优化，同时需要对大模型前沿技术保持敏锐度，并具备实际大模型训练调参和效果评测经验。此外，良好的沟通能力和解决问题能力也是必备素质。工作地点位于深圳。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，你需要重点突出在大模型训练框架方面的专业能力和项目经验。首先，确保将PyTorch框架优化经验放在技术栈的首位，详细描述你如何对DDP训练代码进行性能分析和优化的具体案例。其次，针对DeepSpeed和Megatron框架的使用经验，不要简单罗列，而是通过量化指标展示你的优化成果，比如’通过优化3D并行策略将训练效率提升30%’这样的具体成就。对于CUDA性能优化和算子编写经验，如果有相关项目一定要详细说明，这是明显的加分项。此外，如果你有大模型训练调参和效果评测的实际经验，建议单独设立一个’大模型项目经验’板块，用STAR法则(情境-任务-行动-结果)来结构化描述这些项目。最后，别忘了展示你对大模型前沿技术的关注，可以通过列举你跟踪的技术博客、论文或开源项目来体现你的技术敏锐度。

面试准备时，你需要做好技术深度和广度两方面的准备。技术深度方面，面试官很可能会深入询问你对3D并行、ZeRO机制、Flash-Attn等技术细节的理解，包括它们的实现原理、适用场景和优化空间。建议你提前准备几个典型案例，说明你在这些技术上的实际应用经验。技术广度方面，可能会讨论大模型训练中的常见问题如显存溢出、训练不稳定等，以及你的解决方案。此外，由于这是一个高级研发岗位，面试官会特别关注你的系统设计能力，可能会让你设计一个大模型训练框架的某个模块，或者优化现有框架的某个瓶颈。在沟通环节，准备好用简洁清晰的语言解释复杂技术概念的能力很重要，这也是岗位要求中明确提到的。最后，记得准备几个有深度的问题询问面试官，比如团队当前面临的技术挑战或未来的技术路线图，这能展现你对岗位的真诚兴趣和技术热情。