腾讯 – 数据加速高级开发工程师(深圳/北京/上海） 职位分析和面试指导

职位简介：

作为数据加速高级开发工程师，你将负责面向AI场景的分布式存缓系统的架构设计与研发，针对AI训练、推理、计算等应用场景持续优化系统性能与稳定性，提升大规模生产环境下的数据访问效率和SLA。需要优化AI训练和推理的IO链路，充分发挥高速硬件能力，同时降低存储成本，并跟进业界趋势进行新技术预研和落地。该职位要求计算机相关专业本科以上学历，3年以上相关经验，熟悉Linux后台开发和C++/C/Python/Java等语言，具备分布式系统、缓存、存储或硬件加速等领域的深入经验，了解模型训练和推理过程及相关技术栈，同时需要优秀的学习能力、问题解决能力和团队合作意识。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，你需要特别突出在分布式系统和AI场景优化方面的实际经验。首先，在专业技能部分要明确列出你熟悉的分布式存缓系统（如Alluxio、CEPH等）和底层技术（如RDMA、FUSE），并用具体项目说明你的应用深度。其次，详细描述你参与过的AI相关项目，特别是涉及训练数据加载、模型推理优化的案例，量化你的贡献，比如’通过优化IO链路将训练效率提升30%’这样的具体成果。对于开源贡献和论文发表这类加分项，要放在显眼位置。最后，用简洁有力的方式展示你的工程能力，比如处理过的系统规模、并发量等硬指标，让面试官一眼就能看到你的技术深度和项目价值。

面试准备时，你需要重点准备分布式系统和AI优化两个方向的技术问题。对于分布式系统，要深入理解一致性、容错、性能优化等核心概念，准备你在实际项目中遇到的挑战和解决方案。AI场景方面，要熟悉训练和推理的完整流程，特别是数据加载和存储相关的痛点。技术问题之外，面试官也会考察你的系统设计能力，可能会让你设计一个面向AI训练的数据加速方案，这时要展示你的架构思维，从需求分析到技术选型的完整思考过程。沟通时注意用STAR法则清晰表达你的项目经验，突出你在团队中的具体贡献。最后，准备好你对行业趋势的理解，比如新型存储硬件、优化算法等前沿技术，展示你的技术热情和学习能力。