联想 – 模型训推研发工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为联想模型训推研发工程师，核心职责是开展大模型技术调研与选型，负责从训练优化到推理部署的全流程开发工作。需要深入研究Transformer架构等前沿技术，运用PyTorch等框架进行模型训练与调试，并掌握量化剪枝等优化方法提升推理性能。同时需与产品、开发团队紧密协作，推动模型落地应用。候选人需具备计算机或AI相关学历背景，2年以上大模型实战经验，熟悉Linux环境和分布式训练原理，并拥有良好的逻辑思维和跨团队沟通能力。有开源贡献或学术成果者将获得优先考虑。工作地点位于天津。

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简历及面试建议：

在准备联想模型训推研发工程师的简历时，需要重点突出你在大模型全流程开发中的实战经验。不要简单罗列技术栈，而是通过具体项目展示你如何解决实际问题。比如详细描述你参与的某个大模型项目：采用了什么架构、遇到哪些训练瓶颈、使用了什么优化手段、最终达到了怎样的性能指标。量化成果特别重要，例如’通过引入混合精度训练将收敛速度提升40%’或’采用TensorRT优化使推理延迟降低60%’。对于应届生或经验较少的申请者，可以强调在学术项目或竞赛中应用的相关技术，比如课程设计中实现的模型压缩方案。切记将开源贡献单独列出，并注明具体工作内容，这能很好体现你的技术热情和协作能力。最后检查是否涵盖了岗位要求的所有关键技术点，特别是Transformer架构理解和推理优化经验，这些都是简历筛选时的硬性指标。

面试联想这个岗位时，技术深度和工程思维是考核重点。面试官很可能会要求你白板推导某个模型结构的计算过程，或者现场设计一个优化方案。建议提前准备3-5个能体现你技术能力的项目案例，按照STAR法则组织回答：当时面临的业务需求是什么(Situation)，你需要完成的具体任务(Task)，采取了哪些技术行动(Action)，最终取得了什么可量化的结果(Result)。遇到架构设计题时，要展示系统化思维，比如讨论推理优化时可以从算法层面、框架层面到硬件层面逐层分析。注意他们特别关注生产环境经验，务必准备关于模型部署和线上问题排查的实际案例。在行为面试环节，团队协作相关的故事要准备好，因为岗位需要频繁与算法和运维团队配合。最后记得准备1-2个有深度的问题反问面试官，比如询问团队当前在模型蒸馏方面的技术路线，这能展现你的专业主动性。