AI Infra 算法工程师二面面经

二面

1. 分布式训练解决了哪些问题？

2. 请简述流水线并行（PP）的实现逻辑、核心作用与存在的短板

3. 分布式推理从根本上解决了哪些推理场景痛点？

4. 离线推理主打高吞吐，有哪些具体优化手段可以提升整体吞吐？

5. 时延降低为什么不等于吞吐一定提升？如何正确区分二者逻辑？

6. 当前已有Agent自动化性能优化工具，你个人的核心竞争力是什么？

7. 重构优化后，组batch逻辑是否会引入训练/推理随机性问题？如何规避？

8. 是否了解Java、MySQL基础技术？

9. 是否做过类似12306高并发系统的架构设计？

10. 高并发系统设计需要重点考虑哪些核心维度？

11. 面试官延伸：课后可深入思考高并发架构设计细节

12. 手撕算法：链表两数相加