HPC应用专家(J12797)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕HPC应用与行业解决方案，成为特定领域的应用架构师或首席技术专家
• 产品经理/解决方案路线：利用对行业需求和技术的理解，转向HPC或AI相关产品的产品经理或解决方案架构师
• 研究与市场路线：转向行业研究、市场拓展或技术咨询方向，负责前沿技术趋势洞察与客户价值传递
• 深入研究特定行业（如材料、生物）的计算需求，建立用户场景库，为产品研发和市场策略提供输入
• 进行行业与用户调研，分析技术动态，撰写专业报告，推动公司解决方案的迭代与优化
• 连接HPC与AI领域，参与构建行业专属的AI大模型语料库，探索技术融合的应用点
• 作为技术与应用之间的桥梁，将复杂的行业问题转化为可被HPC系统解决的计算任务描述
• 扎实的HPC领域知识：需要理解体系架构和调度系统（slurm等），并有实际超算使用经验
• 特定行业背景：要求物理化学、材料或生命科学等专业的研究生学历，熟悉相关行业软件
• AI技术理解：需要了解大语言模型（LLM）原理及其产业化应用技术链（语料、训练、微调、RAG）
• 软技能：优秀的文档编写、沟通表达能力，以及产品思维和责任心

申请策略

• 仔细研究中科曙光在HPC和AI领域的产品线与解决方案，在简历或面试中展现与公司业务方向的契合度
• 准备一个自己参与过的、能体现技术分析与文档能力的项目案例，用STAR法则梳理清楚
• 突出任何与HPC相关的科研项目或工作经验，尤其是使用超算完成具体计算任务（如分子动力学模拟、材料计算）的案例
• 详细描述对行业软件（如VASP、GROMACS等）和调度系统的熟悉程度与使用经历
• 如有AI相关经验（如语料处理、模型微调项目），务必清晰列出，哪怕是课程项目或研究兴趣
• 强调文档编写成果（如技术报告、调研报告、论文）和沟通协作能力，可举例说明
• 系统学习一种或多种HPC调度系统（如slurm）的配置与作业提交命令，可寻找在线教程或开源项目实践
• 深入理解LLM的基本原理（如Transformer架构）和关键技术环节（RAG、微调），可通过阅读技术博客、参加线上课程完成

面试指南

• 对于技术经历问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 重点突出你对问题的分析、技术选型的思考以及最终的价值
• 对于AI与HPC结合问题，先阐述LLM的关键技术（RAG、微调）与传统数值模拟（如MD）的互补性，再结合JD中的“语料库”工作谈具体应用场景
• 对于调研类问题，展示你的结构化思维：明确目标、拆解调研维度（用户、问题、工具、流程）、选择调研方法（访谈、问卷、文献）、分析并输出成果
• 请介绍一个你使用高性能计算解决过的具体科研或生产问题，你遇到的挑战是什么，如何解决的？
• 你对大语言模型（LLM）的产业化应用有哪些了解？你认为它如何与传统HPC领域结合？
• 假设需要为某一个新兴行业（例如：新能源电池材料研发）建立用户计算场景库，你会如何着手进行调研和梳理？
• 请描述一次你将复杂的技术问题转化为清晰文档或报告的经历，你的沟通对象是谁，如何确保他们理解？