赛博土木LLM Inference Role面试总结
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最近一段时间面了一些 LLM Inference / Serving / ML Systems 相关的岗位，从 very early-stage startup、late-stage startup 到大厂都有。不同公司的 interview loop 差别其实挺大，但面下来之后，也有一些比较明显的共性。
想分享一些自己的观察，给想进入 LLM Inference 这个方向的人做个参考。
1. 怎么拿到 LLM Inference 的面试机会？
我觉得有三个比较现实的点。
第一，最好有 referral。
Inference 现在虽然很热，但很多岗位其实不是那种特别 standardized 的 hiring，而是比较明显的 team-based hiring。具体哪个组有 HC、这个组现在最缺什么样的人、你的背景和他们正在做的事情是不是 match，都会直接影响拿面试的概率。
所以如果有认识的人能够直接把 resume 给到对应的 team / hiring manager，通常会比单纯海投有效很多。
第二，很多时候是“组招”，而不是单纯“公司招”。
找 inference role 的时候，我觉得不要只看 company name，更重要的是看具体的 team。
同一家公司里，不同 inference team 做的事情可能差别非常大：serving framework、inference engine、kernel、distributed inference、KV cache、prefill/decode、performance optimization……需要的背景也不完全一样。
所以我会更建议先找到自己真正 match 的 team，再去想办法建立 connection。
第三，Inference 对相关工作经验还是比较看重的。
这是一个比较 specialized 的方向。尤其 senior 之后，很多 team 希望你进来之后能够比较快地产生 impact，所以 previous experience 很重要。
如果现在完全没有 inference experience，但已经在一家有相关业务的大公司，我其实很推荐考虑：
internal transfer → 做出 inference experience → 再考虑 external opportunity
很多时候，这条路会比直接从完全不同的方向 external hire 到 inference team 容易很多。
⸻
2. LLM Inference 面试一般考什么？
不同公司的 loop 差别很大，但我遇到的基本可以归到下面几类。
Traditional Coding
很多公司还是会考 coding。
但不一定都是纯 LeetCode style。有些公司会更偏 practical coding / scenario-based coding，不过本质上还是在看比较传统的 coding skill。
而且很多公司会把这一轮放在 phone screen。
对于比较 senior 的 role，我的感受是：
coding 可能不是一个特别大的加分项，但经常是一个 hard requirement。
也就是说，你 coding 做得特别好，不一定因此拿到 senior offer；但如果这一轮过不了，可能连 onsite 的机会都没有。
反过来，如果已经通过 coding screen，很多公司的 onsite 反而不会再安排一轮 traditional coding。
所以这部分不一定值得投入最多时间，但一定不能完全不准备。
⸻
Inference / Domain-Specific System Design
我个人觉得这是整个 interview loop 里面非常重要的一轮。
比如会围绕：
* LLM serving architecture
* continuous batching
* KV cache
* prefix caching
* prefill / decode
* disaggregated inference
* distributed inference
* scheduling
* latency / throughput tradeoff
* memory / compute / communication bottleneck
等等展开。
这一轮通常非常 open-ended。
我反而觉得这是好事。
因为到了 senior level，interviewer 不一定期待一个唯一的“标准答案”。你完全可以把 conversation 引导到自己最熟悉的领域，然后不断往下 drill down。
如果某一个方向你真的做得很深，可以从 high-level architecture 一直讲到 implementation、performance bottleneck、tradeoff，甚至 hardware behavior。
这是一个非常好的 impress interviewer 的机会。
所以相比于背一个“标准 inference system design”，我觉得更重要的是：找到几个自己真正有深度的领域，然后确保 interviewer 往下追五层，你依然能继续讲。
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ML Coding
一些公司，尤其是比较 frontier 的 AI company，会专门有 ML coding。
形式可能包括：
* implement an autoregressive generation loop
* implement an attention module
* implement part of a Transformer
* debug a Transformer implementation
* manually implement forward / backward propagation
* tensor manipulation / PyTorch-style coding
这一轮和传统 coding 的准备方式其实不太一样。
它不一定考特别难的 algorithm，但会看你是不是真的理解 Transformer / inference，而不是只会调用 framework。
如果目标是 frontier AI company，我觉得这部分值得单独准备。
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Project Deep Dive
有些公司会要求做一个 project deep dive。
通常就是选一个自己最 proud 的项目，用 slides 把它完整讲清楚。
这一轮我觉得最重要的是两个东西：
Depth + Impact
不只是讲“我做了什么”，而是要能够回答：
为什么这个问题重要？
原来的 bottleneck 是什么？
为什么选择这个 architecture？
还有哪些 alternative？
最难的问题是什么？
你 personally 做了什么？
最后 performance / business impact 是多少？
对于 senior / staff+ role，这一轮其实非常适合展示自己的 level。
⸻
Behavioral / BQ
BQ 相对比较常规。
准备好几个能够覆盖 leadership、conflict、failure、ambiguity、cross-team collaboration、technical influence、impact 的 story，基本就可以。
越 senior，我觉得重点越不是“这个故事听起来多厉害”，而是 interviewer 能不能从里面看到你的 scope、ownership 和 influence。
⸻
Traditional Distributed Systems Design
最后还有一种：
传统 distributed system design。
比如设计一个 storage system、messaging system、distributed service 之类。
我遇到的情况是：考这个的 inference team 非常少。
而且如果真的有这一轮，一般 recruiter 会提前告诉你。
所以如果时间有限，我个人不会一开始就花大量时间准备传统 distributed system design。
先把：
Coding → Inference System Design → ML Coding → Project Deep Dive
这几块准备好，ROI 会高很多。
⸻
最后
如果让我总结整个 LLM Inference 求职过程，我觉得 senior level 最重要的不是“把所有面试题都刷一遍”，而是：
先进入这个领域，然后建立自己的 technical depth。
Inference 是一个特别适合往深处走的领域。
你可能从 batching 开始，最后一路走到 scheduler、KV cache、distributed communication、GPU/NPU memory hierarchy、kernel、networking，甚至整个 serving architecture。
而面试的时候，真正能够区分 candidate 的，很多时候也正是这种 depth。
所以如果你现在已经在一家有 LLM / ML Infra 业务的公司，但还没有直接做 inference，我会很推荐先 internal transfer，真正做进去。
有了一两段扎实的 inference project experience 之后，再去看 external opportunities，整个市场会突然变得大很多。
想分享一些自己的观察，给想进入 LLM Inference 这个方向的人做个参考。
1. 怎么拿到 LLM Inference 的面试机会？
我觉得有三个比较现实的点。
第一，最好有 referral。
Inference 现在虽然很热，但很多岗位其实不是那种特别 standardized 的 hiring，而是比较明显的 team-based hiring。具体哪个组有 HC、这个组现在最缺什么样的人、你的背景和他们正在做的事情是不是 match，都会直接影响拿面试的概率。
所以如果有认识的人能够直接把 resume 给到对应的 team / hiring manager，通常会比单纯海投有效很多。
第二，很多时候是“组招”，而不是单纯“公司招”。
找 inference role 的时候，我觉得不要只看 company name，更重要的是看具体的 team。
同一家公司里，不同 inference team 做的事情可能差别非常大：serving framework、inference engine、kernel、distributed inference、KV cache、prefill/decode、performance optimization……需要的背景也不完全一样。
所以我会更建议先找到自己真正 match 的 team，再去想办法建立 connection。
第三，Inference 对相关工作经验还是比较看重的。
这是一个比较 specialized 的方向。尤其 senior 之后，很多 team 希望你进来之后能够比较快地产生 impact，所以 previous experience 很重要。
如果现在完全没有 inference experience，但已经在一家有相关业务的大公司，我其实很推荐考虑：
internal transfer → 做出 inference experience → 再考虑 external opportunity
很多时候，这条路会比直接从完全不同的方向 external hire 到 inference team 容易很多。
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2. LLM Inference 面试一般考什么？
不同公司的 loop 差别很大，但我遇到的基本可以归到下面几类。
Traditional Coding
很多公司还是会考 coding。
但不一定都是纯 LeetCode style。有些公司会更偏 practical coding / scenario-based coding，不过本质上还是在看比较传统的 coding skill。
而且很多公司会把这一轮放在 phone screen。
对于比较 senior 的 role，我的感受是：
coding 可能不是一个特别大的加分项，但经常是一个 hard requirement。
也就是说，你 coding 做得特别好，不一定因此拿到 senior offer；但如果这一轮过不了，可能连 onsite 的机会都没有。
反过来，如果已经通过 coding screen，很多公司的 onsite 反而不会再安排一轮 traditional coding。
所以这部分不一定值得投入最多时间，但一定不能完全不准备。
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Inference / Domain-Specific System Design
我个人觉得这是整个 interview loop 里面非常重要的一轮。
比如会围绕：
* LLM serving architecture
* continuous batching
* KV cache
* prefix caching
* prefill / decode
* disaggregated inference
* distributed inference
* scheduling
* latency / throughput tradeoff
* memory / compute / communication bottleneck
等等展开。
这一轮通常非常 open-ended。
我反而觉得这是好事。
因为到了 senior level，interviewer 不一定期待一个唯一的“标准答案”。你完全可以把 conversation 引导到自己最熟悉的领域，然后不断往下 drill down。
如果某一个方向你真的做得很深，可以从 high-level architecture 一直讲到 implementation、performance bottleneck、tradeoff，甚至 hardware behavior。
这是一个非常好的 impress interviewer 的机会。
所以相比于背一个“标准 inference system design”，我觉得更重要的是：找到几个自己真正有深度的领域，然后确保 interviewer 往下追五层，你依然能继续讲。
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ML Coding
一些公司，尤其是比较 frontier 的 AI company，会专门有 ML coding。
形式可能包括：
* implement an autoregressive generation loop
* implement an attention module
* implement part of a Transformer
* debug a Transformer implementation
* manually implement forward / backward propagation
* tensor manipulation / PyTorch-style coding
这一轮和传统 coding 的准备方式其实不太一样。
它不一定考特别难的 algorithm，但会看你是不是真的理解 Transformer / inference，而不是只会调用 framework。
如果目标是 frontier AI company，我觉得这部分值得单独准备。
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Project Deep Dive
有些公司会要求做一个 project deep dive。
通常就是选一个自己最 proud 的项目，用 slides 把它完整讲清楚。
这一轮我觉得最重要的是两个东西：
Depth + Impact
不只是讲“我做了什么”，而是要能够回答：
为什么这个问题重要？
原来的 bottleneck 是什么？
为什么选择这个 architecture？
还有哪些 alternative？
最难的问题是什么？
你 personally 做了什么？
最后 performance / business impact 是多少？
对于 senior / staff+ role，这一轮其实非常适合展示自己的 level。
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Behavioral / BQ
BQ 相对比较常规。
准备好几个能够覆盖 leadership、conflict、failure、ambiguity、cross-team collaboration、technical influence、impact 的 story，基本就可以。
越 senior，我觉得重点越不是“这个故事听起来多厉害”，而是 interviewer 能不能从里面看到你的 scope、ownership 和 influence。
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Traditional Distributed Systems Design
最后还有一种：
传统 distributed system design。
比如设计一个 storage system、messaging system、distributed service 之类。
我遇到的情况是：考这个的 inference team 非常少。
而且如果真的有这一轮，一般 recruiter 会提前告诉你。
所以如果时间有限，我个人不会一开始就花大量时间准备传统 distributed system design。
先把：
Coding → Inference System Design → ML Coding → Project Deep Dive
这几块准备好，ROI 会高很多。
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最后
如果让我总结整个 LLM Inference 求职过程，我觉得 senior level 最重要的不是“把所有面试题都刷一遍”，而是：
先进入这个领域，然后建立自己的 technical depth。
Inference 是一个特别适合往深处走的领域。
你可能从 batching 开始，最后一路走到 scheduler、KV cache、distributed communication、GPU/NPU memory hierarchy、kernel、networking，甚至整个 serving architecture。
而面试的时候，真正能够区分 candidate 的，很多时候也正是这种 depth。
所以如果你现在已经在一家有 LLM / ML Infra 业务的公司，但还没有直接做 inference，我会很推荐先 internal transfer，真正做进去。
有了一两段扎实的 inference project experience 之后，再去看 external opportunities，整个市场会突然变得大很多。
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