中科曙光
【2027】应用工程师（AI方向）-天津(J14214)
【2027】应用工程师（AI方向）-天津(J14214)
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公技术支持
技术支持
Cuda
Gpu
Pytorch
性能分析
技术支持
高性能计算
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
前沿技术栈、深度支持岗位、发展性强，但工作模式与待遇信息不明。
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
1.5万
比技术支持中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
市场机会
选择不多
天津 · 技术支持 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是中科曙光面向AI与高性能计算场景的应用工程师
主要负责支持用户在使用公司集群、平台、模型和工具链过程中的技术问题，参与调试与定位，分析应用性能瓶颈，并输出优化建议
同时承担用户环境适配、知识库建设等工作，是连接产品研发与客户应用的重要技术桥梁
最低要求
计算机、人工智能、软件工程、自动化、数学等相关专业，硕士优先
熟悉 Linux、Python 或 Shell，具备基本的问题排查、脚本开发和数据分析能力
理解 AI 应用、模型训练/推理、高性能计算或分布式系统基础概念
了解常见性能指标，如吞吐、延迟、资源利用率、显存/内存占用和稳定性等
具备良好的沟通能力、服务意识和文档沉淀能力，能够推动问题从发现到闭环
工作职责
面向 AI 行业应用和高性能计算场景，支持用户在使用集群、平台、模型和工具链过程中遇到的技术问题
参与用户应用、训练/推理任务、系统环境和平台组件的调试，协助定位功能、性能和稳定性问题
梳理客户训练、推理和行业应用场景，沉淀 SLA、功能验证、性能测试和使用体验需求
基于 profiling、日志、监控和压测数据，分析应用性能瓶颈，输出评估报告、优化建议和问题复盘
参与高性能计算集群用户环境、应用适配工具、FAQ、workaround 和知识库的建设与维护
优先资格
使用过 PyTorch、Transformers、vLLM、SGLang、DeepSpeed、Slurm、Kubernetes 等框架或平台
了解 GPU、CUDA、NCCL、MPI、存储和网络等集群基础组件
有 AI 应用开发、模型部署、性能分析、HPC 集群使用或开源项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够深度接触和使用国产高性能计算集群、主流AI框架与工具链，技术栈前沿且全面
- 直接服务各行业顶尖客户，能快速积累丰富的AI应用落地和性能优化实战经验
- 岗位是连接产品研发与客户应用的枢纽，对个人技术视野和全局思维的锻炼价值高
- 技术问题复杂多样，要求快速学习和掌握不熟悉的应用场景与系统组件
- 工作成果（如问题解决速度、用户满意度）易于量化和评估
- 适合计算机相关专业、对AI与高性能计算有浓厚兴趣，兼具扎实技术基础、强大解决问题能力和优秀服务意识的求职者
缺点 / 挑战
- 需要同时处理多个客户的不同类型问题，工作可能具有一定的响应压力和挑战性
角色解读
- 可沿技术路线深耕，成为AI应用性能优化、大规模计算集群架构方面的专家
- 可转向解决方案架构师或售前技术支持，结合技术深度与客户需求提供整体方案
- 积累行业经验和客户资源后，也可转向技术管理或产品岗位
- 你将作为技术专家，为使用中科曙光AI和HPC集群的客户提供一线技术支持，解决他们在训练、推理和应用部署中遇到的各类问题
- 你需要深入分析系统日志和性能数据，诊断并定位应用的性能瓶颈，提供优化方案和复盘报告
- 你将参与搭建和维护用户知识库、工具链和最佳实践，将支持经验沉淀为可复用的文档和流程
- 需要熟练掌握Linux系统和Python/Shell脚本，具备扎实的系统问题排查和数据分析能力
- 需要理解AI模型训练/推理流程、分布式计算和HPC基础架构，了解GPU、网络、存储等关键组件
- 需要优秀的沟通和文档能力，能清晰地与客户和技术团队协作，推动问题闭环
申请策略
- 研究中科曙光的产品线（如曙光服务器、智算集群）及其在AI/HPC领域的应用案例
- 准备一个体现你解决问题能力和服务意识的具体事例，面试时很可能被问到
- 重点突出与Linux系统管理、Python/Shell脚本开发相关的项目或实践经验
- 详细描述使用过或了解的AI框架（如PyTorch）、HPC工具（如Slurm）或集群组件（如GPU、CUDA）的经历
- 举例说明解决过复杂技术问题、性能调优或撰写清晰技术文档的经历
- 系统学习或复习GPU计算（CUDA基础）、分布式通信（NCCL/MPI）和主流集群调度系统（Slurm/Kubernetes）的知识
- 尝试阅读或复现一些大模型训练/推理的优化案例，理解性能瓶颈的分析思路
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述过往经验，突出分析过程和技能应用
- 采用分层排查的思路回答技术问题：从环境配置、资源监控、框架日志到具体算法参数，逐步缩小范围
- 结合JD要求，强调你的沟通、文档和推动问题闭环的能力，展示服务意识
- 请描述一个你解决过的最复杂的技术问题，你的分析思路和解决步骤是什么？
- 如果客户反馈一个AI训练任务速度异常缓慢，你会如何系统地排查可能的原因？
- 你了解Slurm或Kubernetes吗？它们在HPC/AI集群中分别起什么作用？
- 你如何理解并测量一个AI推理服务的性能？会关注哪些指标？
- 在支持过程中，遇到无法立即解决的复杂问题，你会如何处理和沟通？
职位点评
薪资福利65
成长发展88
工作生活50
使命价值72
薪资福利
65中等
JD未提及具体薪资福利与工作模式，仅从岗位名称和要求推测，薪资可能处于天津市场同类技术岗位的中等水平。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–1.8万/月）
成长发展
88较高
该职位深度接触AI与高性能计算前沿技术栈与真实客户场景，对技术深度和系统思维的锻炼价值高，发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、高性能计算、PyTorch、vLLM、SGLang、DeepSpeed、Slurm、Kubernetes、GPU、CUDA
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及任何关于办公模式、弹性工作或工作生活平衡的信息，无法判断其灵活性。
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
72中等
服务于AI与HPC这一推动科技创新的关键领域，具备一定的技术使命感和行业前景，但JD未突出社会价值导向。
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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