腾讯 – AI模型性能优化工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG的AI模型性能优化工程师，核心职责是基于自研芯片研发高性能推理与训练框架，解决芯片落地过程中的全链路问题，并根据市场产品调研持续优化性能瓶颈，同时迭代完善框架性能和易用性，与业务团队共同构建自研芯片软件生态。该职位要求熟悉Linux开发环境和Python/C++编程，掌握GPU/SIMD编程架构和LLM/AIGC模型结构，精通Pytorch等主流训练框架和训练加速技术，具备系统性分析模型性能瓶颈的能力，以及良好的技术热情、问题解决能力和团队协作精神。工作地点位于北京。

>> 在腾讯官网查看完整职位详情。

简历及面试建议：

在准备腾讯AI模型性能优化工程师的简历时，你需要特别突出技术深度和项目经验的双重优势。首先要把与自研芯片相关的工作经验放在最显眼的位置，无论是参与过芯片适配还是框架优化，都要用具体数据说明你的贡献，比如’优化某芯片的LLM推理性能提升40%’这样的量化成果。其次要详细列出你熟悉的AI框架和工具链，特别是Pytorch、Megatron、DeepSpeed等框架的优化经验，以及使用nvpro/nsys等profiler工具的实际案例。不要简单罗列技术栈，而要展示你如何运用这些工具解决实际问题。对于性能分析能力，可以通过描述完整的性能优化案例来体现，比如如何定位从算子到模型层的瓶颈问题。最后，如果你有参与构建技术生态的经验，比如开源贡献或跨团队协作项目，一定要单独强调，这能展现你符合腾讯对’构建软件生态’的期待。

面试腾讯的这个岗位时，准备重点应该放在技术深度和问题解决能力的展示上。面试官很可能会要求你现场分析一个性能优化案例，所以需要提前准备2-3个完整的优化项目故事，使用STAR法则清晰说明情境、任务、行动和结果，特别注意要能解释清楚技术选型的权衡过程。对于技术问题，要做好被追问到底的准备，比如当你说’优化了矩阵计算性能’时，可能会被要求在白板上推导优化算法或分析cache命中率。要熟悉自研芯片的特殊架构设计理念，提前了解腾讯已公开的芯片技术资料。在沟通环节，要展现出对AI基础设施技术生态的理解，可以主动探讨框架易用性改进、开发者体验优化等软性话题。最后记得准备几个有深度的问题，比如询问团队在芯片与框架协同设计上的长期规划，这能体现你的战略思维。