中科曙光
AI异构计算并行优化工程师(J11247)
AI异构计算并行优化工程师(J11247)
发布于 17 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Cuda
Hip
Mpi
Opencl
并行计算
深度学习框架
算法优化
编译器开发
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿技术栈、算法优化核心岗位，薪资中上，WLB信息不明，适合技术成长型人才。
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
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 240 个在招 · 其中算法优化工程师 8 个
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 270 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于异构计算平台的算法优化和移植工作，涉及人工智能框架的性能提升，并参与处理器编译器及工具链的开发与维护
适合具备扎实编程基础、算法分析能力和并行计算经验的工程师，致力于高性能计算和AI领域的底层优化
最低要求
熟练掌握C/C++/Fortran/Python及常用数据结构算法，动手能力强，有较强的算法分析及编程能力
具备扎实的算法和数据结构基础，熟悉程序的编译、调试和优化流程
具备算法优化能力，具有数学库优化开发经验优先
具有CUDA/HIP/OpenCL/MPI等并行计算程序开发与优化经验优先
熟悉Caffe/Tensorflow/MXNet等任意一种深度学习开源框架，有深度学习框架开发和优化经验优先
练阅读相关领域英文论文并能实现
具备良好的逻辑沟通能力和解决实际问题的能力
工作职责
基于异构计算平台的算法优化和移植工作
人工智能领域框架移植和性能优化
参与处理器编译器开发
参与处理器编译工具链开发与维护
分析处理器性能，进行性能测试、分析与优化
优先资格
有数学库优化开发经验优先
具有CUDA/HIP/OpenCL/MPI等并行计算程序开发与优化经验优先
有深度学习框架开发和优化经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的异构计算和AI优化技术，提升底层系统能力
- 参与处理器和编译器开发，对硬件软件结合有深入理解，增强职业竞争力
- 公司平台在高性能计算领域有积累，可能提供较好的技术资源和项目机会
- 岗位涉及多城市办公选项，有机会灵活选择工作地点
- 性能优化工作可能面临高压和 deadline，需较强的问题解决能力
- 需要阅读和实现英文论文，对英语和学术理解有一定要求
缺点 / 挑战
- 技术难度较高，需要持续学习并行计算、编译器等复杂知识
- 适合对异构计算和算法优化有浓厚兴趣，具备扎实编程基础、喜欢挑战底层技术问题的工程师
角色解读
- 可向高级算法优化工程师或架构师方向发展，深入异构计算和AI系统优化
- 转向技术管理岗位，负责团队技术方向和项目规划
- 拓展至芯片设计、编译器开发等更底层领域，成为跨学科专家
- 负责异构计算平台（如CPU+GPU）上的算法优化和移植，提升计算性能
- 从事人工智能深度学习框架的性能调优和移植工作，确保高效运行
- 参与处理器编译器及工具链的开发与维护，支持底层硬件优化
- 分析处理器性能瓶颈，进行测试、分析和优化，提升整体效率
- 精通C/C++/Fortran/Python等编程语言，具备扎实的算法和数据结构基础
- 熟悉并行计算技术（如CUDA、HIP、OpenCL、MPI），有实际优化经验
- 了解深度学习框架（如TensorFlow、Caffe、MXNet）的内部原理和优化方法
- 具备良好的英文文献阅读能力和逻辑沟通能力，能独立解决复杂问题
申请策略
- 研究中科曙光在高性能计算和AI领域的产品与技术方向，在面试中展现相关了解
- 准备与算法优化、并行计算相关的技术问题解答，准备项目演示或代码案例
- 突出C/C++/Python等编程项目和算法竞赛经历，展示算法分析能力
- 列举CUDA、MPI等并行计算或深度学习框架优化的具体项目成果
- 强调阅读英文论文并实现的能力，如论文复现或相关研究经历
- 体现解决实际工程问题的经验，如性能调优案例
- 深入学习CUDA编程、OpenCL等并行计算技术，通过实践项目提升
- 熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的源码和优化方法
面试指南
- 使用STAR方法（情境-任务-行动-结果）描述项目经验，突出技术难点和优化效果
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合实际案例说明，强调动手能力和逻辑思维
- 准备回答时，侧重展示问题分析、方案设计和实现验证的完整流程
- 如何优化一个基于CUDA的矩阵乘法算法？请描述关键步骤
- 解释MPI中集合通信与点对点通信的区别，并举例应用场景
- 你如何分析和解决深度学习框架中的性能瓶颈？
- 请介绍一个你参与的算法优化项目，遇到的挑战及解决方案
- 阅读英文论文后，如何将其算法实现并应用到实际系统中？
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
职位薪资处于市场中上水平，但JD未明确福利细节，补偿性动机满足度一般。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
85较高
涉及异构计算、并行优化等前沿技术，有较多技能成长和项目实践机会，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CUDA、并行计算、深度学习框架、编译器开发、算法优化
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及办公模式和WLB信息，可能需现场办公，生活化动机满足度有限。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
位于高性能计算和AI增长赛道，技术有创新性，但JD未强调社会使命，意义感动机较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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