【2027】地学应用高级研发工程师 -青岛(J14130)

优缺点分析

角色解读

• 可向HPC架构师、技术专家方向发展，深入参与系统设计与优化
• 转向技术管理岗位，带领团队负责更复杂的高性能计算项目
• 成为跨学科应用专家，在地学计算领域建立影响力
• 牵头优化气象、海洋、遥感、环境等领域的高性能计算应用，提升计算效率与精度
• 负责行业软件和模式在GPU异构架构上的适配、性能分析、移植和优化工作
• 研究HPC领域前沿技术，推动大规模并行计算扩展与应用落地
• 掌握Fortran、C/C++等编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础
• 熟悉GPU异构并行计算技术，如CUDA、OpenMP、OpenACC，并了解MPI并行编程
• 具备地学领域知识（如气象、海洋）和高性能计算应用优化经验
• 拥有Linux系统管理和Shell脚本编写能力，能进行性能分析与调试

申请策略

• 研究中科曙光在高性能计算领域的产品和项目，面试时展示与公司业务的契合点
• 准备技术案例，如如何解决具体应用性能瓶颈，并用数据量化成果
• 突出HPC项目经验，尤其是GPU优化、大规模并行计算的具体成果（如性能提升数据）
• 强调地学背景或相关应用案例，如气象模拟、海洋数据分析等经历
• 列出熟练掌握的技术栈，如CUDA、MPI、Fortran/C++，并附上项目链接或论文
• 深入学习GPU异构计算最新工具与框架，如NVIDIA CUDA Toolkit、OpenACC实践
• 加强地学应用领域知识，了解常见气象、海洋模型及其计算挑战
• 练习性能分析工具（如gprof、NVIDIA Nsight）以提升优化能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答技术案例问题，突出个人贡献和量化成果
• 针对技术问题，先阐述基本原理，再结合项目经验说明具体实现和优化思路
• 对于趋势类问题，从应用需求、技术发展角度分析，并联系自身学习实践
• 请介绍一个你优化过的地学高性能计算应用案例，遇到的主要挑战是什么？
• 如何将传统MPI程序适配到GPU异构架构？需要考虑哪些关键因素？
• 大规模并行扩展中，如何解决通信开销和负载均衡问题？
• 你如何保持对HPC前沿技术的关注？请举例说明一项你认为重要的技术趋势
• 在团队协作中，你通常如何推动复杂技术优化项目的规划与执行？