面试时怎么问清团队到底用不用华为芯片做推理？

有说法称，中国顶级AI Lab在用Nvidia芯片做训练，并开始大量使用华为芯片做推理。这条消息本身尚未被核验，涉及哪些Lab、规模多大都不清楚。但如果你正考虑投AI基础设施岗位，它至少提示了一个值得核查的方向：目标团队的推理链路到底跑在什么硬件上。

不要直接问“你们用不用华为”，对方一句“有在评估”就把你打发了。更有效的是问决策流程：当前主力推理硬件是什么？选型时主要看哪些指标？如果要从现有方案切到另一套芯片，迁移成本主要卡在哪一层？回答越具体，说明团队越可能真在做这件事；如果只停留在“行业趋势”层面，岗位大概率不涉及。

如果团队确实在做国产芯片推理适配，岗位日常可能是什么？

以下只是假设性场景，用来帮你准备提问，不是对任何团队职责的断言。

假设一个团队要把某个推理服务从原有硬件迁到国产芯片上，日常可能围绕几件事：推理性能调优、算子适配、框架兼容性排查、精度与吞吐的取舍。两类方向关注点不同——偏框架层的人更关心图编译和算子覆盖，偏系统层的人更关心显存、通信和调度。

面试时可以顺着问：这个岗位最近半年主要解决哪类问题？团队里框架、算子、系统各占多少人？如果对方说“我们主要做上层业务”，那这个岗位和芯片适配的关系可能比你想的远。

没做过国产芯片适配，投这类岗位该补什么、怎么表达？

先梳理已有经验里可迁移的部分：推理优化、异构计算、框架层开发、性能分析工具的使用。这些能力换一套芯片生态仍然成立，比“我学过某款芯片”更值得讲。

对不熟悉的生态，诚实说明学习路径，比如你打算从哪类算子或哪个推理框架入手，而不是编造适配经历。简历里写成果时，只写实际完成的事，例如“完成[实际记录]的推理延迟优化”，没有数字就不要硬凑。

一个实际可做的小建议：投递前，把目标岗位描述里的硬件、框架、算子关键词抄下来，对照自己的经历逐条标注“做过、了解、没接触”，面试时就按这个清单去问对方，而不是猜。 延伸阅读：腾讯CDG AI基础设施工程师校招简历范文：分布式训练优化实战