腾讯 – 异构Pytorch框架研发工程师/专家 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG的异构Pytorch框架研发工程师/专家，你将参与太极分布式深度学习系统的研发工作，重点负责GPU及异构芯片的适配与性能优化，深入研究框架引擎内部机制并参与前沿大模型技术探索，同时与团队合作提升系统稳定性和扩展性以满足大规模深度学习需求。该职位要求精通PyTorch框架并对其他主流深度学习框架有所了解，熟悉大模型分布式训练，掌握CUDA编程、并行计算等HPC知识，具备优秀的Python和C++编程能力及Linux系统经验，计算机相关专业硕士以上学历或具有丰富经验的本科生均可考虑。

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简历及面试建议：

在准备腾讯TEG异构Pytorch框架研发工程师的简历时，你需要特别突出技术深度和实战经验。首先，在专业技能部分要明确列出PyTorch框架的掌握程度，最好能具体说明你参与过的框架优化项目或贡献的开源代码。对于异构计算经验，要详细描述你在GPU或其他AI加速芯片上的优化工作，包括性能提升的具体数据。大模型训练经验是另一个亮点，如果你有参与过百亿参数级别模型的训练，一定要注明模型规模、使用的框架和优化的具体技术点。项目经历部分建议采用STAR法则，重点展示你在分布式系统优化中解决的实际问题，比如如何通过CUDA优化提升训练速度，或如何设计通信策略减少节点间延迟。教育背景中，如果你的研究课题与深度学习系统相关，可以简要说明论文方向或研究成果。最后，GitHub等技术社区贡献和发表的专利也是强有力的加分项。

面试腾讯TEG的这个职位时，技术深度和系统思维将是考察重点。面试官很可能会从PyTorch框架的底层实现开始提问，比如自动微分机制、分布式训练的数据并行和模型并行实现差异等。你需要准备一些框架优化案例，详细说明遇到的问题、分析思路和最终解决方案。对于异构计算部分，要熟悉常见AI芯片架构特点，并能讨论在不同硬件上的优化策略。系统设计题可能涉及大规模训练集群的架构设计，你需要展示对网络通信、存储IO和计算资源调度的整体把握能力。行为面试环节，团队合作和问题解决能力是关键，准备1-2个在压力下解决复杂技术问题的实例。技术讨论时要保持开放思维，当遇到不确定的问题时，可以坦诚说明并展示分析过程，这往往比直接给出错误答案更好。最后，适当关注腾讯太极平台的最新动态和技术博客，了解团队当前的技术方向。