中科曙光
【2027】应用支持工程师-昆山(J14453)
【2027】应用支持工程师-昆山(J14453)
发布于 4 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
Deepspeed
Gpu
Hpc
Pytorch
Vllm
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
聚焦AI与HPC前沿技术支持，技术成长空间大，行业前景广阔，但需应对一定的客户响应压力。
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
比技术支持中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 540 个在招 · 其中技术支持 8 个
市场机会
选择适中
苏州 · 技术支持 · 13 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要面向AI行业应用和高性能计算场景，为用户提供集群、平台及模型工具链的技术支持
你需要参与应用调试、性能瓶颈分析，并协助建设知识库，推动技术问题闭环
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
- 处于AI与高性能计算交叉领域，能接触到前沿的GPU集群、大模型推理等核心技术栈
- 依托算力基础设施平台，能积累丰富的企业级AI应用落地与性能调优实战经验
- 岗位注重技术深度与业务理解，有助于培养解决复杂系统问题的综合能力
- AI和HPC技术迭代极快，需要持续学习新的框架、工具和底层硬件知识
- 具备扎实Linux和脚本基础，对AI大模型底层运行机制和高性能计算有浓厚兴趣，且具备良好沟通服务意识的技术人才
缺点 / 挑战
- 需要面对不同客户和复杂多变的业务场景，对问题排查和快速响应能力要求较高
角色解读
- 可向资深技术支持专家、HPC/AI解决方案架构师方向发展
- 积累丰富的AI应用落地与性能调优经验后，也可转型为AI产品经理或研发工程师
- 为AI和高性能计算用户提供集群、平台及模型工具链的技术支持，解决使用过程中的技术问题
- 参与应用和训练/推理任务的调试，分析性能瓶颈并输出优化建议
- 梳理客户场景需求，建设和维护知识库、FAQ及应用适配工具
- 熟悉Linux操作系统及Python/Shell脚本开发，具备扎实的问题排查能力
- 理解AI模型训练/推理、高性能计算（HPC）及分布式系统的基础概念与常见性能指标
- 具备良好的沟通能力与文档沉淀能力，能推动技术问题闭环
申请策略
- 了解中科曙光在智算中心和液冷服务器方面的业务布局，面试时可结合其硬件优势探讨软件适配与优化
- 突出在Linux环境下的问题排查、脚本开发及性能分析经验
- 详细列出使用PyTorch、vLLM、DeepSpeed等AI框架或Slurm、K8s等集群管理工具的项目经历
- 强调在模型部署、性能调优或HPC集群使用方面的实际成果与文档沉淀能力
- 深入学习大模型推理加速技术（如vLLM、SGLang）及分布式训练框架（DeepSpeed）
- 熟悉GPU底层机制（CUDA、NCCL）及集群网络/存储架构，提升性能瓶颈分析能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述过往排查和解决复杂技术问题的经历
- 回答性能分析问题时，按照“现象确认 -> 监控数据收集 -> 瓶颈定位（CPU/GPU/内存/网络/IO） -> 优化方案 -> 效果验证”的逻辑展开
- 在Linux环境下，你通常如何排查一个复杂的网络延迟或IO瓶颈问题？
- 请描述一次你参与过的模型训练或推理任务调试经历，遇到了什么性能问题，如何解决的？
- 如果用户反馈大模型推理吞吐量不达标，你会从哪些维度进行profiling和分析？
- 你如何理解SLA在高性能计算集群中的意义？如何保障功能验证和性能测试的准确性？
- 复习Linux系统性能分析工具（如perf, strace, iostat, nvidia-smi等）及Python性能分析库
- 了解当前主流大模型推理框架（如vLLM）的核心优化原理及常见调优参数
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
薪资处于市场中上水平，依托算力基础设施业务，稳定性较好，但JD未明确提及具体福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及AI与HPC前沿技术，能深入接触大模型推理、GPU集群等核心技术，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Linux、Python、PyTorch、vLLM、DeepSpeed、Slurm、Kubernetes、GPU、CUDA、HPC
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
岗位需要支持客户和排查问题，可能面临一定的响应压力，JD未明确说明工作模式与WLB情况。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
支撑AI行业应用与高性能计算，助力算力基础设施建设，具有较高的行业价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
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