阿里大模型算法工程师社招面经：高频考点+答题技巧，助你轻松应对大模型面试（建议收藏）

本文详细记录了阿里大模型算法工程师社招面试的技术问题，包括self-attention、MoE、推理性能指标、vLLM优化等。文章强调从latency、throughput和并发量三方面思考优化，从框架、算法、算子三方向回答问题，展现对大模型推理场景的深入理解，助你面试通关。

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。

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