高通
Data Center AI Software Senior Customer Engineer
Data Center AI Software Senior Customer Engineer
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公技术支持
技术支持
Ai Inference
Llm
Pytorch
Technical Support
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
高通核心AI业务线，技术前沿性强，侧重客户赋能与系统集成，适合热爱挑战的技术专家
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比技术支持中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 360 个在招 · 其中技术支持 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 技术支持 · 76 个在招
职位详情
关于这个职位
负责高通云AI推理加速器平台上AI/ML及大模型工作负载的部署、集成与客户赋能
通过Python/C++进行软件调试与自动化测试，解决功能与性能问题，协助客户完成PoC验证及技术文档编写，是连接内部研发与客户应用的关键技术桥梁
最低要求
计算机科学、电子/计算机工程、软件工程或相关领域的硕士学位，或同等实践经验
或本科及以上学位加2年以上相关经验（硕士1年，博士无年限要求）
至少1年编程经验（C, C++, Java, Python等）
至少1年调试技术经验
扎实的Python和/或C/C++软件开发与调试技能，以及Bash/Linux命令行实践经验
良好的Linux软件环境理解（进程、内存、网络、日志、容器等）
具备AI/ML推理实践经验，熟悉PyTorch, ONNX Runtime, Hugging Face Transformers等框架
基本理解Transformer和LLM概念（tokens, attention, KV cache等）
具备软件集成、验证、测试自动化及根因分析能力
能够直接与客户或合作伙伴沟通
工作职责
在高通云AI加速器平台上部署、集成和验证AI/ML及LLM推理工作负载
支持客户模型上线、环境设置、功能验证、基本性能基准测试和问题复现
使用AI框架、模型转换/部署流程、运行时API和加速器软件栈来启用客户用例
跨应用程序、框架、运行时、驱动程序、操作系统和平台接口调试软件问题
收集日志和跟踪信息并驱动清晰的问题报告
使用延迟、吞吐量、每秒token数、首Token时间(TTFT)和资源利用率等指标进行基本的LLM性能分析
在适当时将深度优化主题升级给专家团队
创建和维护用于模型部署、回归测试、基准执行、日志收集和结果分析的Python/Bash自动化脚本
支持单服务器和基本多加速器/多节点验证
开发对Scale-Up/Scale-Out及AllReduce/AllGather等集体通信概念的Working knowledge
与模型、运行时、编译器、驱动程序、固件、平台和基础设施团队协作，复现问题、确定所有权并跟踪解决方案
支持客户PoC和生产就绪活动，包括发布验证、升级测试、配置验证和技术文档
记录设置程序、已知问题、故障排除指南、基准测试结果和可重用的客户赋能最佳实践
优先资格
使用Hugging Face, vLLM, SGLang, DeepSpeed等栈部署LLM或生成式AI应用的经验
了解模型优化技术（量化、批处理、KV-cache管理、图/运行时优化）
熟悉Docker和Kubernetes及数据中心部署流程
了解多GPU/加速器系统、PCIe/网络拓扑、RDMA/RoCE/InfiniBand或集体通信
具有性能分析、基准测试自动化、CI/CD、遥测或回归分析经验
支持过加速器、GPU、NPU、服务器或其他基于Linux的计算平台
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI算力爆发前沿，接触高通核心Cloud AI产品线，技术栈兼具底层系统与上层AI应用
- 需同时兼顾底层驱动/OS调试与上层AI框架适配，问题排查链路长，对客户响应速度有要求
- 喜欢解决复杂系统集成问题、具备良好沟通能力且对AI落地应用感兴趣的软件工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI基础设施架构师、高级技术专家或客户成功技术负责人方向发展，深耕AI算力生态
- 作为技术与客户的桥梁，负责将高通的云AI硬件加速能力转化为客户可用的软件解决方案
- 精通Python/C++底层开发与Linux系统调试，深入理解LLM推理原理及主流AI框架（PyTorch/HF）
申请策略
- 强调跨团队协作能力和客户导向思维，展示如何将技术问题转化为清晰的解决方案文档
- 突出AI模型部署实战经验、Linux系统级调试案例、以及自动化测试工具开发经历
- 补充LLM推理性能指标（TTFT, Throughput）分析方法，熟悉vLLM/SGLang等最新推理引擎
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点展示系统性排查逻辑：从现象复现->日志分析->代码/配置审查->假设验证->最终解决
- 请描述一次你通过日志和追踪定位深层软件Bug的经历
- 如何评估和优化LLM推理服务的延迟与吞吐量？
- 面对客户无法复现的性能问题，你的排查思路是什么？
- 解释一下KV Cache在LLM推理中的作用及其优化策略
- 复习Linux系统调用、内存管理及网络基础
- 梳理一个完整的AI模型从训练到边缘/云端部署的项目案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头，通常提供具有竞争力的薪酬体系和完善的福利保障，符合市场水准。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及AI大模型与底层硬件加速器的结合，技术前沿性强，能极大提升在AI Infra领域的专业能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Inference、Python、C++、PyTorch、vLLM、Kubernetes
业务类型profit_center
工作生活
60中等
作为客户支持角色，可能需要应对客户紧急需求，工作节奏可能较快，但具体WLB取决于团队文化。
工作模式未明确
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
75中等
推动AI技术在数据中心的高效落地，助力客户实现智能化转型，具有明确的行业价值和应用前景。
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
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