本人入职数月,在ai infra上比起入职前有了一定的了解,现在分享一下回馈牛客上的大伙😙:薪酬方面:对于ai infra,大部分还是属于开发类,比不过算法,但在开发里算高的。要求方面:感觉这方向属于是要求比较高的了,从学历上来说这方向很多都是清华上交的人在做(感觉是因为mooncake,sglang),但找工作的话学历不绝对;从卷度上来说真得挺卷的,ai发展日新月异,作为底层的基础设施需要支持不同的场景;做ai infra的人越来越多,内部外部都会存在压力。工作内容方面:从外层的最佳实践,到整个的系统优化,到某一个模块的优化,到学术上的贡献,到算子适配设计......学习推荐:作为学生,如果实验室没有卡可以用的话,最好学习开源推理框架,而且对大模型要比较了解,要不断跟进业界开源模型,了解模型最新的改进,比如deepseek的mla,了解不同的系统设计,比如pd分离;如果有卡可以用的话最好自己部署一下不同的模型,并且往最佳实践上靠一下,验证不同算法改进的优势与劣势。若有其他疑惑可直接私我😊,不定时解答一波(图文无关😋)