【北斗】分布式AI推理/AI-Infra研发工程师

北京/深圳 · 校招 · 2027 届 · 本科

长期有效

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任职要求

【岗位要求】
1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先；
2、具有优秀的基础算法、代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；
3、熟悉计算机体系结构，对 CPU/GPU 内存层次、PCIe/NVLink 带宽有清晰概念；理解操作系统核心原理（如进程调度、内存管理）；
4、熟悉分布式系统的基本原理（如一致性协议、一致性哈希、负载均衡算法、集合通信 MPI/NCCL），具备良好的分布式思维；
5、具备 CUDA C/C++ 开发或优化经验，或了解 OpenAI Triton 算子编写者优先；
6、熟悉或阅读过主流推理/训练开源项目的源码者优先，如 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、DeepSpeed、Megatron-LM 等
【岗位吸引力】
在这一职位上:
您将有机会参与无人机、机器人领域内大规模的数据处理分析系统的构建，进而为业务的深入发展做出贡献;
您处理的不是实验室的干净数据，而是自动驾驶、多模态智能体等真实物理世界的海量、高频、连续数据。你的代码将实时支撑物理与数字世界的万亿级流转；
您将全流程参与“底层算力 - 集合通信 - 显存调度 - 集群网关”的端到端优化，你的每一次延迟降低，都将直接变成物理实体更快的反应速度。

岗位描述

【岗位职责】

为了更好地提升城市即时配送的效率与体验，2017年，美团启动了无人机配送服务的探索，通过科技创新推动履约工具变革，加快建设空地协同的本地即时配送网络。目前，美团已初步完成了自主飞行无人机、智能化调度系统及高效率运营体系的研发建设工作，由此打造了一个服务于多场景、多天候的城市低空物流解决方案。

在该岗位中您将负责：

1、推理框架研发：参与构建与优化高性能分布式 AI 推理引擎，支持大模型在多卡、多机环境下的高效分布式部署与高效通信；
2、分布式任务调度：参与设计与实现面向大模型推理的高效任务调度算法。针对 Prefill与 Decoding阶段的不同资源需求，协助研发 PD 分离架构下的请求流转与精细化调度；
3、全局负载均衡：协助构建多节点、多实例集群的负载均衡策略。基于请求长度预测、全局 KV Cache 缓存命中率以及运行时显存状态，实现智能流量分发，避免集群局部热点与雪崩；
4、弹性伸缩与容错：参与大规模分布式推理集群的健康度监控，协同开发故障自动检测与动态隔离机制，提升高并发在线服务（LLM-as-a-Service）的可用性（SLA）；
5、性能剖析与调优：协助排查高并发场景下，由网络延迟、长尾请求（Tail Latency）、线程锁竞争或集合通信（NCCL）瓶颈导致的全局吞吐跌落；
6.主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在无人机业务中的落地实践。

【任职要求】

【岗位要求】

1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先；
2、具有优秀的基础算法、代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；
3、熟悉计算机体系结构，对 CPU/GPU 内存层次、PCIe/NVLink 带宽有清晰概念；理解操作系统核心原理（如进程调度、内存管理）；
4、熟悉分布式系统的基本原理（如一致性协议、一致性哈希、负载均衡算法、集合通信 MPI/NCCL），具备良好的分布式思维；
5、具备 CUDA C/C++ 开发或优化经验，或了解 OpenAI Triton 算子编写者优先；
6、熟悉或阅读过主流推理/训练开源项目的源码者优先，如 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、DeepSpeed、Megatron-LM 等

【岗位吸引力】

在这一职位上:

您将有机会参与无人机、机器人领域内大规模的数据处理分析系统的构建，进而为业务的深入发展做出贡献;

您处理的不是实验室的干净数据，而是自动驾驶、多模态智能体等真实物理世界的海量、高频、连续数据。你的代码将实时支撑物理与数字世界的万亿级流转；

您将全流程参与“底层算力 - 集合通信 - 显存调度 - 集群网关”的端到端优化，你的每一次延迟降低，都将直接变成物理实体更快的反应速度。

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该岗位可能会问的问题

基于后端开发岗位的常见面试问题整理

请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子

类型专业能力·难度中等

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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}

MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树

类型专业能力·难度困难

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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少

你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色

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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少

什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣

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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择

如何设计一个高并发的秒杀系统

类型情景/案例·难度困难

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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃

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