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。
如何学习AI大模型？
如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！
这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！
第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
100套AI大模型商业化落地方案
大模型全套视频教程
200本大模型PDF书籍
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
LLM面试题合集
大模型产品经理资源合集
大模型项目实战合集
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
