中科曙光
AI应用工程师（西安）(J13666)
AI应用工程师（西安）(J13666)
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Cuda
Pytorch
Tensorflow
异构计算
性能调优
模型优化
深度学习
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
国产AI计算平台的核心优化岗位，技术成长性强，现场办公，薪资预期良好但工作生活平衡可能需适应。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.3万
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 320 个在招 · 其中人工智能 25 个
市场机会
选择适中
西安 · 人工智能 · 20 个在招
职位详情
关于这个职位
作为AI应用工程师，你将主要为客户提供远程或现场技术支持，解决他们在使用国产异构计算平台过程中遇到的技术难题
你的核心工作包括参与深度学习模型的优化与推理性能调优，助力客户提升在GPU/DCU等异构硬件上的运行效率，并推动技术咨询与问题响应，实现客户成功与产品改进的闭环
最低要求
计算机科学、电子工程、人工智能或相关专业硕士及以上学历，具备积极乐观的工作态度、强烈的责任心和细致严谨的作风
熟悉机器学习与深度学习基本原理，了解典型模型在实际场景中的部署流程
掌握 Linux 操作系统常用命令与调试工具，理解服务器/计算机体系结构基础
具备至少一种主流深度学习框架的使用或开发经验（如 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、vLLM 等）
熟练使用 Python 或 C++/cuda 进行开发与调试
工作职责
为客户提供远程或现场技术支持，高效解决其在使用国产异构计算平台过程中遇到的技术问题
参与深度学习模型优化与推理性能调优，协助客户提升在异构硬件上的运行效率
支持多行业客户的日常技术咨询与问题响应，推动客户成功与产品改进闭环
优先资格
优先考虑：有大模型开发、算法优化或异构计算（GPU/DCU）相关项目经验者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿且有深度：工作直接接触深度学习、异构计算等前沿领域，能持续提升底层优化能力
- 实践性强，成果可见：工作成果直接体现在客户业务的效率提升上，有强烈的成就感
- 依托大平台：有机会接触到国产领先的计算平台和多样化行业客户的实际需求，技术视野开阔
- 技术栈要求综合：既需要有算法层面的模型理解，又需要具备系统层面的软硬件协同优化能力，技术深度和广度要求高
- 多客户协调：需要同时应对多行业客户的不同需求，对项目管理和沟通协调能力是考验
- 适合对AI技术（尤其是模型部署与优化）有浓厚兴趣，具备扎实编程和系统知识，乐于动手解决实际问题，并希望技术能力直接应用于商业场景产生价值的求职者
缺点 / 挑战
- 需要快速响应与问题解决能力：客户现场支持和技术问题响应要求较高的抗压能力和高效的排错思路
角色解读
- 技术深耕路径：可成长为AI性能优化专家、异构计算架构师或算法专家，专注于解决特定领域的尖端性能挑战
- 解决方案路径：可发展为解决方案架构师或技术售前专家，更侧重于结合客户需求设计整体的技术实施方案
- 管理路径：在积累足够项目经验和客户资源后，可转向技术团队管理岗位，如技术支持团队负责人或项目技术经理
- 作为技术专家，直接面向客户，解决他们使用国产异构计算平台时遇到的复杂技术问题，提供现场或远程支持
- 深入研究深度学习模型，针对特定硬件（如GPU/DCU）进行性能分析和调优，显著提升模型的推理和训练效率
- 充当客户与产品团队之间的桥梁，将客户的实际需求、问题反馈至产品改进流程中，推动产品迭代
- 扎实的深度学习理论功底，熟悉主流框架（PyTorch/TensorFlow等）并具备实际开发、部署和优化模型的能力
- 精通Linux环境下的开发与调试，理解计算机体系结构，能够进行底层性能分析与问题定位
- 熟练使用Python进行算法开发，并掌握C++/CUDA以实现高性能计算组件的开发或深度优化
- 良好的客户沟通与问题解决能力，能够将复杂的技术问题转化为可执行的解决方案
申请策略
- 仔细研究中科曙光的国产异构计算产品（如基于DCU的解决方案），在面试中展现你对产品和技术的理解
- 准备一两个你曾经深入优化过的模型或解决过的技术难题的完整案例，最好包含“发现问题-分析原因-设计方案-验证效果”的全过程
- 重点突出与深度学习模型开发、训练、优化或部署相关的项目经验，最好能体现性能提升的具体数据
- 清晰列出掌握的深度学习框架、编程语言（Python/C++/CUDA）及Linux系统技能，并附上使用场景描述
- 如有异构计算（GPU/DCU）或针对特定硬件进行性能调优的经验，务必详细描述，这是核心加分项
- 强调客户服务、技术支持或跨部门协作的经验，体现沟通能力和问题解决导向
- 深入学习一种异构计算平台（如NVIDIA CUDA或国产DCU平台）的编程模型与性能分析工具
- 尝试对一些开源模型进行端到端的部署与性能剖析，并撰写优化报告，积累实践案例
面试指南
- 对于性能优化案例，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）进行结构化阐述，重点突出你分析问题的工具、方法以及最终的量化收益
- 对于系统性问题排查，展现清晰的逻辑：先明确问题现象，再提出假设（可能是计算、内存、IO、通信中的哪一类），接着说明验证假设的工具和步骤（如profiling工具），最后总结解决方案和预防措施
- 对于技术理解类问题，结合理论知识和实践经验，对比不同硬件架构的特点，并强调对底层计算和内存访问模式的关注
- 请描述一个你优化过的深度学习模型性能的案例
- 你采用了哪些具体手段（如算子优化、混合精度、模型压缩、内存优化等）？效果如何？
- 你如何定位和解决一个在GPU上运行深度学习模型时出现的性能瓶颈？你的思路和步骤是什么？
- 请谈谈你对“国产异构计算平台”（如GPU/DCU）与通用CPU在运行AI负载时的主要差异和优化考量点的理解
- 如果一个客户在现场反馈他的模型在我们的平台上推理速度不及预期，你会如何排查和提供支持？
职位点评
薪资福利75
成长发展88
工作生活60
使命价值82
薪资福利
75中等
JD未明确披露薪资，但基于硕士学历、核心AI技术岗位及西安地区市场水平判断，薪资应具有市场竞争力。作为大型科技企业，福利体系预计较为健全。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–2.8万/月）
成长发展
88较高
职位涉及深度学习模型优化、异构计算等前沿技术领域，且需要持续解决多样化的客户技术问题，对技术深度和广度的提升有显著助益。岗位本身是产品改进闭环的一环，技术成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、vLLM、Python、C++、CUDA、GPU/DCU
成长机会推动客户成功与产品改进闭环
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点明确且固定在西安现场办公。岗位涉及远程或现场技术支持，意味着工作节奏可能需要响应客户紧急问题，灵活性有一定限制。JD未提及任何弹性工作或WLB相关信息。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
82较高
岗位服务于国产异构计算平台的客户，直接助力客户业务效率提升，并参与国产技术生态建设，具有较强的技术落地价值和一定的产业支持意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号推动客户成功与产品改进闭环
创新程度积极采用新技术
中科曙光 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs