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AI研究算法工程师-大模型推理Infra方向面试题库

面向AI研究算法工程师-大模型推理Infra方向相关面试，围绕推理框架、岗位意愿、稳定性、职业规划、AI Coding等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。

7 道题目建议用时 21 分钟专项面试练习

全部题目 7 道题

核实简历中Infra经历的真实性与深度，判断候选人是否具备环境适配、OOM排查、压测调优、Profiling等工程侧实战体感。

考察候选人对CUDA生态与异构算力差异的认知深度，是否理解算子覆盖、图编译、通信与内存一致性等真实适配难点。

考察对主流推理框架核心机制的理解，能否讲清显存管理、调度粒度与前缀复用的设计动机和差异。

考察候选人对Prefill/Decode阶段特性的理解，以及用数据驱动方式设计优化实验的能力。

考察候选人对隔离性与利用率权衡、推理冷启动特性以及调度指标选择的理解。

考察候选人对AI辅助工程工具的实际使用意识和落地能力，以及是否具备快速啃开源代码、快速排障的生产力。

考察候选人的岗位稳定性与职业定位，判断其是否真正愿意沉在底层做适配、测试、压测等基础工作。