腾讯 – AI芯片算子开发工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG的AI芯片算子开发工程师，核心职责是研发高性能算子并进行调试调优，针对业务落地中的性能与泛化性问题持续迭代算子库，编写高效计算核和数据流以交付极致性能的算子，同时不断优化算子工具链的完整性和易用性，与业务团队共建AI生态。该职位需熟练掌握Linux环境下的Python/C++开发，具备系统设计能力，能运用nvprof/nsys等工具分析性能瓶颈，深入理解GPU/SIMD架构及CUDA/ROCm开发，熟悉PyTorch/TensorFlow框架的算子定制，对LLM/AIGC等模型有实践经验，并精通常见的剪枝、量化及分布式推理优化技术，同时需要强烈的技术热情、问题解决能力和团队协作意识。工作地点为深圳。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，务必突出与AI芯片算子开发直接相关的硬核技术能力。开篇的摘要部分可以用『X年AI芯片/GPU高性能计算经验』+『主导过XX个算子优化项目』+『在XX模型中实现XX%性能提升』的句式建立专业形象。项目经历部分需详细描述具体参与的算子开发案例，例如『基于CUDA实现卷积算子并行优化，在ResNet50推理中提升40%吞吐』，并强调工具链（nsys/nvprof）的使用细节和量化成果。技能栏要将PyTorch/TensorFlow算子开发、CUDA/ROCm、SIMD编程等关键词前置，若参与过LLM/AIGC相关项目需单独列出模型名称和优化手段。特别注意用『设计』『重构』『性能分析』等动词体现系统设计能力，而『交付』『迭代』等词则展示工具链建设经验。最后可补充开源贡献（如提交过AI框架PR）或专利成果，这些都能让简历在技术密集型的筛选中脱颖而出。

面试时将面临深度的技术能力考察，建议准备三个维度的应对策略：首先在基础知识层，需透彻理解GPU架构（如SM单元工作原理）、内存层次结构优化技巧，并能手写简单的CUDA核函数。技术深度方面，面试官可能会要求现场分析一个算子性能瓶颈（例如矩阵乘法的bank conflict问题），此时要系统性地展示从profiling工具使用到优化方案设计的完整思路，用『定位-分析-验证』的框架回答问题。业务场景题可能涉及『如何为Stable Diffusion设计专用算子』，这时候需要结合模型结构特点（如UNet的跳跃连接）和部署需求（低延迟/高吞吐）展开讨论。沟通环节要特别注意用STAR法则描述过往项目，例如『在XX项目中通过引入Warp级并行（Situation），发现内存访问模式缺陷（Task），采用共享内存分块策略（Action），最终达成XX指标提升（Result）』。最后建议携带能演示优化技巧的代码片段（如GitHub gist），这比单纯口述更具说服力。