中科曙光
【2027】应用工程师（AI方向）-郑州(J14213)
【2027】应用工程师（AI方向）-郑州(J14213)
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人工智能
人工智能
Cuda
Deepspeed
Gpu
Pytorch
性能优化
高性能计算
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI技术支持岗位，成长空间大，但生活化动机满足一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.5万
比人工智能中位数低
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 · 其中人工智能 18 个
市场机会
选择适中
郑州 · 人工智能 · 11 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位是中科曙光在郑州的应用工程师（AI方向），主要负责支持用户在AI集群、平台和工具链使用中遇到的技术问题，参与AI训练和推理任务的调试与性能优化，并维护相关知识库
适合对高性能计算和人工智能技术感兴趣、具备扎实计算机基础的候选人
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
- 技术栈前沿，接触AI、高性能计算等新兴领域，技能积累快
- 公司平台稳定，在中科曙光这样的企业有较好的行业资源和项目经验
- 工作内容多样，涉及问题解决、性能分析和知识沉淀，能全面提升技术能力
- 技术要求高，需要持续学习AI工具和集群技术，保持知识更新
- 支持工作可能面对复杂问题和紧急情况，需要较强的抗压能力
- 行业竞争激烈，需不断证明自身价值以实现职业发展
- 适合对人工智能和高性能计算有浓厚兴趣、喜欢解决技术问题、具备良好沟通能力的求职者，愿意在技术领域深耕
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从应用工程师成长为高级工程师或技术专家，专注于AI性能优化或系统架构
- 转向AI研发、模型部署或解决方案设计方向，深化技术专长
- 通过积累行业经验，可向技术管理或客户成功经理等角色发展
- 支持用户解决AI集群和工具链使用中的技术问题，包括调试训练/推理任务和性能优化
- 分析应用性能瓶颈，输出评估报告和优化建议，参与知识库建设
- 梳理客户行业应用场景，沉淀需求并推动问题闭环解决
- 熟悉Linux、Python或Shell，具备问题排查和脚本开发能力
- 理解AI应用、模型训练/推理、高性能计算或分布式系统基础
- 了解性能指标如吞吐、延迟、资源利用率，并具备良好的沟通和文档能力
申请策略
- 了解中科曙光在高性能计算和AI领域的产品与解决方案，面试时可展示相关认知
- 准备STAR法则案例，描述过去处理技术问题的过程和成果，突出主动性和服务意识
- 关注AI行业动态，如最新模型或工具趋势，以展现学习热情和前瞻性
- 突出Linux、Python等基础技能和相关项目经验，如性能优化或AI应用开发
- 强调使用过PyTorch、DeepSpeed、Kubernetes等工具的实践经历，或开源项目贡献
- 展示问题解决案例，如调试任务、分析瓶颈的具体成果，体现沟通和文档能力
- 学习GPU编程、CUDA或分布式训练框架，如DeepSpeed，以提升性能分析技能
- 熟悉HPC集群管理工具如Slurm和Kubernetes，增强系统环境配置能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答技术问题案例
- 强调分析思路和工具使用，如基于profiling数据定位瓶颈，并给出优化建议
- 结合岗位要求，展示对AI、HPC的理解和实际应用经验
- 如何分析和优化一个AI模型的训练性能瓶颈？
- 解释NCCL在分布式训练中的作用，并举例说明可能出现的问题
- 描述你过去处理过的一个复杂技术问题，以及解决步骤
- 如何确保知识库的准确性和实用性？
- 为什么对中科曙光的AI应用工程师职位感兴趣？
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
薪资信号未披露，但基于AI和高性能计算岗位在郑州的市场水平，预计能满足基本补偿需求；JD未提及具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：1千–2万/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI和高性能计算技术，技术栈现代，能提供较好的技能成长机会；但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、高性能计算、Python、PyTorch、DeepSpeed、Kubernetes、GPU、CUDA
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作模式未明确，可能需现场办公；未提及WLB或加班情况，生活化动机满足程度有限。
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
AI和高性能计算是高速增长赛道，技术应用有社会价值；但JD未强调使命或创新相关词。
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
中科曙光 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs