今天分享的是阿里的大模型算法工程师社招面经。
背景：211硕，5年，面着面着hc没了…后面被别的组又捞起来了
自我介绍——5min
项目相关细节提问——10min
项目相关技术提问——20min * 2
（与之前的面经贴中重复的技术问题不在展示）
- 讲讲self-attention。（这是最高频的基础问题，既可以从结构来说，也可以从代码来说，就最普通的MHA即可）
- 讲讲对MoE的理解。
- DeepSeek-MTP是用在训练阶段还是推理阶段的，具体过程是怎样的？（论文里是用在训练的，不过现在推理中也用的很多了，都可以说）
- 常见的衡量大模型推理性能的指标都有哪些？
- 都知道哪些vllm的优化技术？（这也是个高频问题，把你知道的vllm中所有的算法，框架优化技术都讲，千万不要只说page attention，这个问题你答的时间比较长的话，技术部分基本就结束了，直接手撕代码了）
- 针对真实推理场景，你都能想到哪些性能优化手段？（这种也是比较综合的问题，比较考察你对推理场景的理解）
前面已经提问了性能指标和vllm了，其实这里就可以结合前面的思路再做一些总结（重复的可以简单简述）和补充（前面遗漏的）。
不要东一嘴西一句，如果你能从整体逻辑上先分析优化点，然后再详细展开一些优化的技术，那么将是非常加分的。我提供几个方向供大家参考：
从latency这个方面来思考：
TTFT：说到延迟，最重要的一定是首字延迟，这个指标最影响用户体验，比如TP
mean latancy：比如针对PP中存在的大量bubble，采用chunked prefill，比如prefix caching
…
从throughput这个方面来思考：
- 比如continuous batching
- 比如量化
…
从并发量这个方面来思考：
比如使用MLA来减小所需显存
比如使用3d并行
…
当然了，上面提到的很多技术都是可以同时优化很多指标的。
你也可以从框架，算法，算子这3个方向去回答。这样既能展现你对技术的理解，也能衬托你对推理场景的理解。
手撕算法：二叉树的先序遍历板子题目，阿里不是太注重手撕代码，不像字节。
最后唠两句
为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选
很简单，这些岗位缺人且高薪
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
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