中科曙光
算法优化工程师(J13589)
算法优化工程师(J13589)
发布于 11 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
团队协作
性能优化
数据分析
算法设计
通信网络
高性能计算
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
专注通信优化的高性能计算算法岗，技术含量高、成长空间大，但工作模式与强度信息不足。
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
2.8万
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
84 个在招 · 其中算法优化工程师 3 个
市场机会
选择不多
郑州 · 算法优化工程师 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是中科曙光的算法优化工程师，主要负责在通信网络优化业务场景下，运用高性能计算与智能计算技术，分析性能瓶颈并设计、落地软件算法优化方案，旨在全方位提升网络效率、传输质量与优化效果
工作需紧密协同硬件、算法、解决方案及一线团队，攻克技术难题，保障产品在通信领域的竞争力
最低要求
理工科数值计算相关专业（数学、物理、化学、工学、计算机等），硕士及以上学历，博士学历优先考虑，具备3年以上高性能计算相关工作经验
熟练掌握Linux操作系统的使用与开发技巧，能熟练在Linux环境下完成代码开发、调试与优化
精通Python、C、C++编程语言，具备扎实的编程功底和良好的编码规范
熟悉科学计算相关领域（如物理化学、气象模拟、生物信息等），精通高性能计算应用相关技术，熟悉主流开源计算软件的原理与应用，具备扎实的应用层面实操能力
对数字敏感，具备较强的数据分析、逻辑推理能力，能快速定位性能问题并提出解决方案
学习能力强，对高性能计算技术研究充满热情，具备优秀的问题分析、拆解与落地解决能力，具备良好的团队协作意识
工作职责
立足网络优化业务场景,从应用层面出发,负责高性能计算、智能计算在通信优化领域的性能瓶颈分析,设计并落地软件算法优化方案,助力通信网络效率、传输质量与优化效果的全方位提升
紧密协同硬件研发、算法设计、解决方案及网络优化一线团队,联动推进通信优化相关技术难题攻坚,优化产品全链路性能表现,支撑网络优化业务高效落地,保障产品在通信领域的核心竞争力
优先资格
有MPI、OpenMP、CUDA编程经验，或有高性能计算算法优化、高性能计算应用相关项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位聚焦于高性能计算这一前沿技术领域，能持续积累顶尖的技术能力
- 业务场景具体（通信优化），工作成果直接关联产品核心竞争力，价值感强
- 作为中科曙光（高性能计算领域领先企业）的岗位，平台资源与技术沉淀深厚
- 对数学、物理等基础知识和高性能计算理论要求高，技术门槛和学习曲线陡峭
- 适合具备扎实数理和计算机基础，对系统底层性能优化有浓厚兴趣，并乐于在复杂工程问题中寻找优雅解决方案的技术型人才
缺点 / 挑战
- 需要紧密协同多个团队，对沟通协作与系统性思维能力有较高要求
- 性能优化工作往往需要深入底层，排查复杂问题，可能面临较大的智力挑战
角色解读
- 技术专家路线：深耕高性能计算与算法优化，成为特定领域（如通信、气象等）的技术权威
- 技术管理路线：凭借出色的问题解决与协作能力，带领小团队攻克更复杂的技术难题
- 分析通信网络优化场景下的高性能计算性能瓶颈
- 设计并实施针对性的软件算法优化方案，以提升网络效率与传输质量
- 与硬件、算法、解决方案及一线团队紧密合作，攻克技术难题
- 精通高性能计算（HPC）技术，熟悉MPI、OpenMP、CUDA等并行编程模型
- 具备扎实的C/C++/Python编程功底和Linux系统开发、调试能力
- 拥有科学计算或相关领域的应用背景，能快速定位并解决性能问题
申请策略
- 仔细研究中科曙光在高性能计算和通信领域的解决方案与产品，理解该岗位在其中的价值
- 准备一个能清晰阐述性能问题分析、方案设计与验证过程的完整案例，面试中可能会深入追问
- 突出与高性能计算（HPC）、并行计算（MPI/OpenMP/CUDA）相关的项目经验，量化性能提升成果
- 展示在Linux环境下进行C/C++/Python开发、调试与性能剖析（Profiling）的深度实践
- 强调解决过复杂性能瓶颈或算法优化问题的具体案例，体现分析与落地能力
- 系统复习并行计算模型（如MPI、OpenMP、CUDA）的原理与实践，可以尝试优化开源项目
- 深入学习通信网络基础知识，了解网络优化业务场景，使技术方案更贴合业务
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述过往项目经验，重点突出分析思路和量化成果
- 对于技术原理问题，先阐述核心概念，再结合具体应用场景说明其优势与局限
- 对于开放性的优化思路题，展示系统性的排查流程（如profiling定位热点->分析算法/数据结构->并行化/向量化优化->验证）
- 请介绍一个你处理过的最具挑战性的高性能计算性能优化案例，你是如何定位瓶颈并解决的？
- 请解释MPI与OpenMP的区别，并说明在何种场景下你会选择使用它们
- 如何评估和改进一段C++代码在多核CPU上的性能？你会使用哪些工具和技术？
- 如果给你一个通信网络仿真程序，其运行速度很慢，你的排查和优化思路是什么？
- 复习《高性能计算》、《并行程序设计》等相关课程的核心知识，重点关注常见并行编程模型
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
该职位薪资具有竞争力，但JD未明确提及具体福利项，补偿性激励主要来源于市场化的薪酬和头部技术公司的平台。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及高性能计算、算法优化等前沿技术领域，且要求解决实际工程中的性能瓶颈，对技术深度和广度的提升有很强的促进作用。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈高性能计算、C++、Python、MPI、OpenMP、CUDA、Linux
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式（如远程、弹性）和加班情况，工作地点涉及郑州、青岛两个城市，生活化动机的满足程度取决于实际办公地点和团队文化。
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
65中等
岗位工作直接服务于提升通信网络效率与质量，具有一定的社会应用价值，但JD未强调宏观使命或行业愿景。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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