腾讯 – 数据中心AI网络方向工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG的数据中心AI网络方向工程师，你将负责GPU集群通信架构的设计与优化，提升分布式训练效率，并研究GPU与网络设备的协同工作以解决通信延迟和带宽瓶颈问题。你需要开发高性能GPU通信库，适配主流AI框架如TensorFlow和PyTorch，同时分析通信性能瓶颈并通过算法优化、代码重构或硬件选型提升整体吞吐量。此外，你还需与硬件团队协作验证GPU新架构的通信能力，并参与制定GPU通信协议标准以推动异构计算生态的互联互通。该职位要求硕士及以上学历，计算机、通信、电子工程或高性能计算相关专业背景，并优先考虑具备CUDA开发经验、GPU核心架构知识及GPU集群通信项目经验的候选人。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，重点突出你在GPU集群通信和CUDA开发方面的经验。详细描述你参与过的AI训练或推理平台的通信优化项目，尤其是你在项目中负责的具体任务和取得的成果。如果你有开发高性能GPU通信库的经验，务必明确列出你熟悉的库名称（如NCCL、DeepEP等）以及你如何适配主流AI框架。此外，强调你对GPU核心架构（如SM、L1/L2 Cache、HBM）的深入理解，以及你在混合精度计算优化方面的能力。如果有发表过相关论文或专利，一定要在简历中醒目地标注出来，这些加分项会让你的简历在众多申请者中脱颖而出。

面试时，面试官会重点关注你对GPU集群通信架构的理解以及实际解决问题的能力。准备几个你在项目中遇到的通信性能瓶颈案例，详细说明你是如何通过算法优化、代码重构或硬件选型来解决这些问题的。面试官可能会问及CUDA开发的具体细节，例如如何使用CUDA graph或stream来优化性能，因此确保你对这些技术点有充分的准备。此外，面试中可能会涉及与硬件团队的协作经验，准备好分享你如何与硬件团队合作验证新架构的通信能力并提供技术反馈。最后，展示你对行业趋势的了解，例如你对异构计算生态的看法或对未来GPU通信协议标准的见解，这将体现你的专业深度和前瞻性思维。