中科曙光
AI应用工程师（天津）(J13566)
AI应用工程师（天津）(J13566)
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公人工智能
人工智能
Cuda
Paddlepaddle
Pytorch
Tensorflow
Vllm
异构计算
模型优化
深度学习
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿国产算力平台AI应用岗，技术成长空间大，需兼顾客户支持与底层调优。
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
2万
与人工智能中位数基本持平
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 540 个在招 · 其中人工智能 42 个
市场机会
选择适中
天津 · 人工智能 · 26 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要为中科曙光的国产异构计算平台客户提供技术与应用支持，涉及深度学习模型的优化与推理性能调优
你需要利用Python/C++及主流深度学习框架，解决客户在异构硬件上的部署与运行效率问题，推动客户成功
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
- 接触国产异构计算平台及大模型部署，契合当前AI算力国产化趋势，行业前景广阔
- 能够深入多行业客户场景，积累丰富的AI落地经验和业务理解
- 依托公司平台资源，能接触到前沿的算力硬件与底层优化技术，技术壁垒高
- 适合具备扎实AI算法基础、对底层硬件和算力优化感兴趣，且具备良好沟通与服务意识的硕士及以上学历求职者
缺点 / 挑战
- 需要频繁响应客户的技术问题，可能面临一定的多任务并行和沟通压力
- 异构硬件和底层CUDA/DCU的调试与优化具有较高的技术门槛和陡峭的学习曲线
角色解读
- 纵向可发展为资深AI系统架构师或异构计算性能优化专家，深入底层算力调优
- 横向可向AI技术解决方案专家、AI产品经理或客户成功管理方向转型
- 为使用国产异构计算平台的客户提供远程或现场技术支持，解决底层硬件与软件环境的技术难题
- 参与深度学习模型的优化与推理性能调优，提升大模型在异构硬件上的运行效率
- 响应多行业客户的日常技术咨询，收集一线反馈以推动产品迭代与改进闭环
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉典型模型在实际场景中的部署流程
- 熟练掌握 Python 或 C++/CUDA 编程，以及 Linux 系统常用命令与调试工具
- 精通至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、vLLM 等）的使用或开发
申请策略
- 在面试中准备好具体的模型调优案例，清晰阐述排查思路和最终收益
- 了解中科曙光在国产算力领域的最新产品布局，展现对公司业务方向的关注
- 突出在 PyTorch/TensorFlow 等框架下的模型部署与推理加速经验，展示实际落地能力
- 强调使用 Python/C++/CUDA 进行性能调优的具体项目成果，尽量用量化数据说明优化效果
- 展现良好的问题解决能力和客户沟通经验，如有ToB技术支持或交付经历务必重点突出
- 提前了解国产算力平台（如海光DCU、华为昇腾）的生态与适配工具链
- 深入学习 vLLM 等大模型推理加速框架及 TensorRT 等底层算子优化技术
面试指南
- STAR法则：针对项目经验题，按照情境、任务、行动、结果的框架，重点突出你的具体操作和量化收益
- 结构化排查思路：针对故障排查题，从硬件状态、驱动环境、框架配置、模型代码四个层级由底向上进行逻辑拆解
- 请分享一个你参与过的深度学习模型推理性能调优项目，你具体做了哪些优化？
- 在 Linux 环境下，你通常使用哪些工具来排查和解决服务器或 GPU 运行时的性能瓶颈？
- 如果客户反馈模型在国产异构硬件上运行报错或效率低下，你的排查思路是什么？
- 请简述 PyTorch 模型部署到生产环境的一般流程及注意事项
- 复习深度学习模型部署与推理加速的核心知识点（如算子融合、量化、KV Cache优化等）
- 了解国产算力（如DCU）的基本概念和生态现状，准备一些对国产化替代的行业看法
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资在天津地区属于中等偏上水平，依托国企背景，整体薪酬福利体系较为完善且稳定。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大模型推理优化与国产异构计算，技术栈前沿，能积累深厚的底层算力优化经验，个人技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、vLLM、Python、C++、CUDA、Linux、深度学习、异构计算
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
岗位包含现场技术支持与日常问题响应，可能需要根据客户需求出差或处理突发问题，WLB情况视具体客户项目而定。
工作模式未明确
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
80较高
致力于国产异构计算平台的推广与应用，助力AI算力国产化，具有较高的社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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