腾讯
腾讯云-高性能网络后台研发工程师
腾讯云-高性能网络后台研发工程师
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
PyTorch
RDMA
TensorRT
Megatron-LM
DeepSpeed
Gpu Direct
AI 估算 · 30k–50k
腾讯上海，5年以上经验，高性能网络研发紧俏，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
加入腾讯云，你将负责计算集群的高性能RDMA网络系统研发，构建业界领先的集群网络性能和稳定性
同时结合大模型训练框架（如DeepSpeed、Megatron-LM）与云平台技术进行持续优化，跟踪AI基础设施前沿技术，打造自研产品竞争力
这是一个深度参与AI基础设施核心架构的机会
最低要求
本科及以上学历，人工智能、计算机、数学等相关专业
年以上AI研发或项目经验，有云计算领域相关经验优先
具备TensorRT，Triton等推理框架和服务部署软件的优化和实践能力
熟悉深度学习框架(Pytorch, Tensorflow，等)，熟悉各组件和类库，常见AI模型
熟悉行业内人工智能平台、机器学习实现方案，熟悉主流云计算厂商 AI 产品特点，有 AI 研发经验者优先
对GPU，分布式计算，RDMA，MPI，GPU Direct 等技术有比较深入的理解和实际部署优化经验
精通C++、Python等开发语言，熟练掌握Linux软件开发技术
有一定的管理能力，具备丰富的产品规划和设计经验，对人工智能技术及行业有前瞻性战略思考
清晰的逻辑分析和表达能力，乐观积极，具有较强的责任心和执行力
工作职责
负责计算集群的高性能RDMA网络系统软件开发和建设工作，构建业界领先的集群高性能RDMA网络性能和稳定性
负责业界大模型训练的主流加速框架（如DeepSpeed、Megatron-LM）与云平台底层技术特点和优势结合，通过自研高性能RDMA网络技术进行持续优化
跟踪业界最新AI基础设施和互联网络通信技术建设情况，包括scale up&out网络，持续打造自研产品竞争力
优先资格
通过腾讯云技术认证或同等资格认证的优先录取
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 腾讯云平台，参与AI基础设施核心项目，技术前沿性强
- 接触自研RDMA网络等高端技术，技能积累价值高
- 公司规模大，资源丰富，职业稳定性好
- 技术深度要求高，需要精通RDMA、GPU Direct等底层网络技术
- 工作强度可能较大，涉及复杂系统优化和紧急问题排查
- 适合5年以上经验、对高性能网络和AI基础设施有热情、追求技术深度的资深后台开发工程师
缺点 / 挑战
- 门槛较高，需要5年以上相关经验，竞争激烈
角色解读
- 技术深耕：成为RDMA网络和AI基础设施领域的专家，主导大规模集群网络架构设计
- 架构方向：从单点技术转向系统架构，负责腾讯云AI基础设施的整体网络规划
- 管理方向：带领小型技术团队，承担项目管理和技术决策职责
- 负责构建和优化计算集群的RDMA网络系统，确保高吞吐、低延迟
- 结合大模型训练框架（如DeepSpeed）与云平台底层技术，通过自研RDMA技术进行性能优化
- 跟踪AI基础设施通信技术趋势，参与Scale up/out网络设计，提升产品竞争力
- 精通C++和Python，熟练掌握Linux系统编程
- 深入理解RDMA、GPU Direct、MPI等高性能网络技术，并有实际部署优化经验
- 熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及推理框架（TensorRT/Triton）
- 具备AI基础设施或云计算领域5年以上研发经验
申请策略
- 关注腾讯云在AI基础设施方面的最新技术文章和公开分享，展现技术热情
- 在简历中量化过去项目的性能提升指标（如延迟降低、吞吐提升）
- 突出RDMA、GPU Direct、MPI等高性能网络项目的实际经验
- 展示在深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）上的优化案例
- 强调使用C++/Python进行系统级开发的成果
- 如有AI训练集群网络部署或性能调优经历，务必详述
- 深入学习DeepSpeed、Megatron-LM等大模型训练框架的原理和优化方法
- 强化Linux内核网络协议栈和DPDK等用户态网络技术
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，重点突出技术细节和量化成果
- 对比分析：在对比不同技术方案时，从性能、成本、可扩展性等维度展开
- 问题定位：遇到故障时，展示系统化的排查思路（如分层分析、工具使用）
- 请详细介绍你过去参与的一个RDMA网络优化项目，包括挑战和解决方案
- 如何利用GPU Direct技术加速分布式训练？
- 在大规模集群中，你如何排查网络性能瓶颈？
- 谈谈你对NVLink、InfiniBand和RoCE v2等互连技术的理解和对比
- 描述一次你使用DeepSpeed或Megatron-LM进行性能调优的经历
匹配度报告
68
综合匹配度
腾讯云高薪技术岗，前沿RDMA网络+AI基础设施，技术成长极佳但WLB一般。
适合人群
最适合追求技术前沿和职业发展的求职者，对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值65
薪资福利匹配
75中等
腾讯作为上市巨头，薪资福利有竞争力，但JD未明确具体数字，需面试沟通。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿RDMA网络和AI基础设施技术，成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RDMA、GPU Direct、DeepSpeed、Megatron-LM、TensorRT、Triton
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，JD未提弹性工作或WLB，可能加班强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
AI基础设施属于高速增长赛道，但JD未强调社会价值，偏向技术实现。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs