职位简介：
作为腾讯混元机器学习平台GPU调度研发工程师，你将负责太极统一GPU调度平台的开发工作，包括万卡GPU集群配额管理、任务排队、弹性任务及跨集群功能优化，并致力于提升异构AI芯片在多样化任务作业中的全局匹配效率，确保平台在高性能和高稳定性下支持混元大模型、广告及视频号等关键业务场景。该职位要求应聘者具备大规模GPU集群资源调度研发经验，熟悉不同规格GPU资源特性及任务调度机制，掌握常见调度模型和运筹学原理，同时熟练使用Kubernetes、Docker等云原生工具，并能运用JAVA/GO/Python等编程语言进行高效开发。此外，良好的自驱力、责任心和团队协作能力也是成功胜任这一角色的重要因素。工作地点为深圳。
简历及面试建议：
在准备腾讯GPU调度研发工程师职位的简历时，你需要特别突出与大规模GPU集群调度相关的项目经验。详细描述你参与过的GPU资源管理系统的开发工作，包括具体的集群规模、你负责的功能模块以及取得的性能优化成果。量化指标尤为重要，比如’优化调度算法使GPU利用率提升X%’或’设计排队机制减少任务等待时间Y小时’这样的表述会大大增强说服力。技术栈部分要明确列出你熟悉的调度框架、云原生工具和编程语言，并按照职位要求中的优先级排序。如果你有AI芯片异构计算环境下的优化经验，这将是极具竞争力的亮点，务必放在显眼位置。项目经历最好采用STAR法则来描述，着重展示你解决复杂调度问题的思路和方法。教育背景中如果有运筹学、分布式系统相关课程或研究经历也值得强调，这与职位要求的理论基础高度契合。
面试腾讯GPU调度研发岗位时，你需要做好应对深度技术考察的准备。面试官很可能会围绕GPU集群调度中的典型问题展开讨论，比如如何设计公平且高效的配额管理系统、处理任务优先级冲突的策略、跨集群资源调度的挑战等。建议提前梳理你在这些方面的实战经验，准备几个能体现你技术深度和解决问题能力的案例。系统设计环节可能会让你设计一个支持弹性伸缩的GPU任务调度系统，要特别注意展示你对Kubernetes调度器扩展性的理解。算法部分除了常规的数据结构问题，可能会涉及排队论或动态规划的实际应用，复习一下这些算法在资源调度中的典型场景会很有帮助。行为面试环节要准备好展示你的自驱力和协作能力的例子，腾讯非常看重工程师在复杂系统中的全局观和跨团队协作能力。最后，记得提前研究腾讯混元大模型和广告业务的技术博客或公开论文，了解他们的技术栈和业务特点，这会让面试官感受到你的诚意和准备充分。
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