【2027】 地学应用研发工程师-郑州(J14124)

优缺点分析

角色解读

• 可以深耕成为高性能计算领域的技术专家或架构师，专注于特定领域（如气象模式）的计算优化
• 可以向技术管理方向发展，带领团队负责更大型的HPC项目
• 针对气象、海洋等科学计算领域，对现有高性能计算应用进行性能分析、调优和移植
• 负责行业软件在GPU等异构计算架构上的适配、优化和验证工作
• 跟踪并研究高性能计算领域的前沿技术，如新型并行编程模型、大规模并行算法等，并将其应用于实际项目
• 扎实的计算机基础知识，精通Fortran或C/C++等科学计算常用编程语言
• 深入理解并行计算，熟练掌握CUDA、OpenMP、MPI等至少一种并行编程技术
• 熟悉Linux操作系统和Shell脚本，具备解决复杂技术问题的能力

申请策略

• 研究中科曙光在高性能计算（如“曙光智算”）方面的业务布局和技术优势
• 在面试中展现对地学应用与计算技术交叉领域的理解和热情
• 重点突出使用Fortran/C++进行数值计算或模拟的项目经历
• 详细描述使用CUDA、OpenMP、MPI等进行并行化开发和性能优化的具体案例与成果
• 如有涉及气象、流体等领域的研究或项目经验，务必清晰说明
• 系统复习并实践GPU编程（CUDA）和分布式并行计算（MPI）技术
• 了解一到两种常见的地学应用软件（如WRF, CESM等）的基本架构和计算特点

面试指南

• 对于技术问题，采用“背景-问题-方法-结果”的结构，用具体数据和指标（如加速比、效率提升）来量化你的贡献
• 展现你系统化的问题解决能力，强调从性能分析（profiling）到瓶颈定位，再到代码实现的完整思路
• 体现你的学习能力和沟通意愿，表明你愿意并能够快速学习新的领域知识
• 请介绍一个你进行过性能优化的项目，遇到的主要瓶颈是什么？你是如何分析和解决的？
• 你对GPU异构计算（如CUDA）的理解是什么？它在加速科学计算应用时有哪些关键考虑点？
• 如果给你一个未优化的气象预报模式代码，你会如何着手进行分析和优化？请描述你的步骤
• 你认为在高性能计算领域，有哪些值得关注的前沿技术或趋势？
• 你如何确保自己能理解并适应一个你可能不太熟悉的地学应用领域？