【2027】CAE应用研发工程师-郑州(J14123)

优缺点分析

角色解读

• 从初级算法工程师成长为高性能计算/CAE领域的资深技术专家
• 可向异构计算架构优化、工业软件底层求解器研发等前沿方向深耕，或转型为技术团队负责人
• 针对流体、结构、电磁等工业仿真领域，开展GPU异构计算系统的算法调研与开发
• 负责传统数值仿真算法及高性能求解库的编写、调试与性能优化
• 为相关应用用户提供技术支持，解决仿真计算中的实际问题
• 扎实的数学与物理基础，熟悉常用数值离散算法及科学计算理论
• 精通C++/Python/Fortran等编程语言，具备Linux环境下的开发与调试能力
• 熟悉高性能矩阵计算库及线性方程求解库，掌握CUDA异构系统开发与优化

申请策略

• 了解公司在先进计算和算力网络方面的业务布局，以及国产工业软件的发展趋势，面试时可结合行业痛点谈谈对CAE底层求解器优化的理解
• 突出在科学计算、数值仿真或高性能计算相关的项目经验，特别是使用CUDA进行GPU加速优化的实际成果
• 展示对C++/Fortran的熟练掌握程度，以及在Linux环境下的开发调试能力
• 强调解决复杂数学模型或提升计算效率的具体案例与数据
• 深入学习CUDA编程模型及异构计算架构，熟悉主流高性能计算库（如cuBLAS、cuSOLVER等）
• 复习数值分析、偏微分方程数值解等核心数学知识

面试指南

• 采用STAR法则描述项目经验，重点突出“问题定义-算法选择-GPU优化策略-性能提升数据”的完整闭环
• 对于理论问题，先阐述数学原理，再结合代码实现和工程经验进行解答，展现理论与实践结合的能力
• 请介绍一个你使用CUDA进行算法加速或优化的项目，遇到了哪些瓶颈及如何解决？
• 在数值离散算法中，如何处理边界条件以保证计算的稳定性和精度？
• 针对大规模稀疏线性方程组的求解，你熟悉哪些算法和库？在GPU上如何优化？
• 请描述一下C++和Fortran在科学计算中的各自优缺点及适用场景
• 复习数值线性代数、偏微分方程数值解等核心课程，准备1-2个深度的CUDA优化项目案例
• 了解公司最新的GPU算力产品及在工业仿真领域的解决方案，准备相关的行业认知