高性能计算方案工程师（北京）(J10547)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕HPC与AI交叉领域，成为特定行业（如气象、生物计算）的解决方案架构师
• 技术管理路线：积累项目经验后，可带领技术团队或转向产品管理岗位
• 行业咨询路线：凭借深厚的技术背景和行业理解，成为IT咨询或解决方案销售顾问
• 负责高性能计算（HPC）项目的售前或实施支持，与用户沟通需求并完成技术方案设计与测试
• 参与项目投标，编写技术文档，并进行项目汇报
• 跟踪行业技术动态，如AI、并行计算等，设计针对特定领域（如计算材料、气象）的解决方案
• 制定并执行解决方案的推广策略，在全国范围内进行技术交流和市场拓展
• 掌握HPC或AI集群系统的使用和管理经验，了解大规模计算系统架构
• 熟悉深度学习框架、异构计算（如GPU）和并行编程模型（如MPI、OpenMP）
• 具备扎实的Linux系统知识，能熟练使用常用命令和Shell脚本编程
• 在人工智能、计算材料、气象海洋、生物信息或CAE仿真等至少一个垂直领域有应用经验

申请策略

• 研究中科曙光的HPC产品线（如曙光集群、ParaStor）及其在各行业的成功案例，在面试中展示你的了解
• 准备一个能体现你解决复杂技术问题或跨领域应用能力的案例故事，使用STAR法则组织
• 突出HPC集群管理、并行程序开发或AI模型部署的具体项目经验，量化成果（如计算加速比、模型精度提升）
• 详细描述在指定垂直领域（如计算化学、CAE）的应用案例，体现技术落地能力
• 强调Linux系统管理、Shell脚本或性能优化等工具技能
• 列举参与的技术交流、方案演示或投标经历，展示沟通与文档能力
• 系统学习主流HPC软件栈（如Slurm、Kubernetes on HPC）和GPU编程（CUDA/OpenCL）
• 深入了解1-2个目标垂直领域的业务流程和常见计算模型，以便更好地进行方案设计

面试指南

• 对于技术项目问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的技术决策和解决过程
• 对于方案设计问题，展示系统性思维：先理解业务目标，再分析计算瓶颈，然后提出软硬件结合的优化思路，并考虑可实施性
• 对于沟通类问题，强调以用户为中心，将技术参数转化为业务价值（如缩短研发周期、提高精度），并准备可视化辅助
• 请介绍一个你参与过的HPC或大规模并行计算项目，你在其中承担什么角色？遇到了哪些技术挑战？
• 如何为一个不熟悉的科学计算领域（例如流体力学）设计一个高性能计算方案？
• 当用户对计算性能提出苛刻要求时，你会如何进行优化分析和沟通？
• 你如何跟踪HPC和AI领域的最新技术发展？请举例说明
• 如果让你向一位非技术背景的决策者推广一个HPC解决方案，你会从哪几个方面入手？