中科曙光
移植优化工程师（郑州）(J13670)
移植优化工程师（郑州）(J13670)
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
Cuda
Gpu优化
Pytorch
Vllm
分布式系统
大语言模型
性能优化
算子优化
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿AI优化岗位，技术成长性强，但工作模式和WLB不确定
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
比算法优化工程师中位数低
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 · 其中算法优化工程师 8 个
市场机会
选择不多
郑州 · 算法优化工程师 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
负责大语言模型在线推理框架的性能优化，解决高并发、低延迟、高可靠性问题，提升服务吞吐量与稳定性
优化多卡GPU集群资源调度与通信效率，支持千卡级场景
深度适配NVIDIA GPU硬件，利用CUDA等工具链进行算子级优化，提升计算效率与显存利用率
调研并引入前沿技术，推动模型轻量化方案落地
最低要求
编程能力:精通C/C++，熟悉Python，具备扎实的数据结构与算法基础，有实际性能调优者优先
GPU与CUDA:熟悉NVIDIA GPU架构及编程模型，掌握CUDA核函数优化、显存管理、多流并发等技术，有实际性能调优经验
框架与工具:熟悉PyTorch、Megatron、vLLM/SGLang等深度学习训练和推理框架
工程经验:有分布式系统开发经验，熟悉MPI、NCCL等通信库，或参与过大模型训练/推理项目者优先
学历背景:计算机/电子/数学等相关专业背景
工作职责
负责大语言模型线上推理框架的性能优化，解决高并发、低延迟、高可靠性等核心问题，提升服务吞吐量与稳定性
优化多卡(如NVIDIA GPU集群)资源调度与通信效率，支持千卡级训练/推理场景
深度适配NVIDIA GPU硬件架构，利用CUDA、cuDNN等工具链进行算子级优化，提升模型计算效率与显存利用率
调研并引入前沿技术(如异构计算、AI编译器优化)，推动模型量化、蒸馏等轻量化方案落地
优先资格
熟悉硬件加速技术(如FP16/BF16混合精度、GPU Direct RDMA)
有大规模推荐系统、NLP模型优化经验，或开源社区贡献经历
具备跨团队协作能力，能与算法、业务团队紧密配合推动技术落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大语言模型等前沿AI技术，技术成长空间大
- 在大型科技公司平台工作，资源和支持相对充足
- 优化工作直接提升系统性能，成果可见性强
- 技术难度高，需要持续学习最新的GPU架构和优化工具
缺点 / 挑战
- 涉及高并发和低延迟场景，可能面临一定的工作压力
- 需要跨团队协作，沟通协调能力要求较高
- 适合对高性能计算和AI优化有热情、具备扎实编程基础、喜欢挑战技术难题的工程师
角色解读
- 从性能优化工程师成长为GPU计算专家或系统架构师
- 转向AI系统研发或算法优化领域，参与更前沿的技术探索
- 可向技术管理方向发展，负责团队或项目的技术决策
- 优化大语言模型在线推理框架的性能，解决高并发和低延迟问题
- 调整GPU集群资源调度和通信效率，支持千卡级训练与推理
- 进行算子级优化，提升模型计算效率和显存利用率
- 调研并引入前沿技术，推动模型轻量化方案落地
- 精通C/C++编程和Python，具备扎实的数据结构与算法基础
- 熟悉NVIDIA GPU架构和CUDA编程，掌握性能调优技术
- 熟练使用PyTorch、Megatron、vLLM等深度学习框架
- 有分布式系统开发经验，了解MPI、NCCL等通信库
申请策略
- 研究中科曙光在AI和高性能计算领域的业务布局和技术方向
- 准备具体的技术案例，展示解决性能问题的思路和方法
- 突出GPU优化、CUDA编程和性能调优的实际项目经验
- 强调参与过大模型训练或推理项目的技术成果
- 展示在分布式系统或相关开源社区的贡献
- 提及跨团队协作推动技术落地的案例
- 深化CUDA编程和GPU架构知识，学习最新优化工具
- 熟悉PyTorch、vLLM等框架的源码和性能特性
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
- 强调问题分析、方案设计和具体优化步骤，突出量化成果
- 结合项目经验，展示对技术深度的理解和实际应用能力
- 如何优化大语言模型推理框架的延迟和吞吐量？
- 描述一次你优化多卡GPU通信效率的经验，遇到了什么问题，如何解决？
- 如何使用CUDA进行算子级优化来提升显存利用率？
- 你熟悉哪些模型轻量化技术，如何在实际项目中应用？
- 在跨团队协作中，你是如何推动技术方案落地的？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资在郑州市场具有竞争力，但JD未明确提及福利待遇，整体补偿性动机满足程度一般。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
85较高
职位涉及大语言模型优化等前沿技术，有利于技能深度成长和职业发展，发展性动机满足程度较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CUDA、大语言模型、GPU优化、PyTorch
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确工作模式，可能需现场办公，WLB信号不足，生活化动机满足程度有限。
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
AI和高性能计算是高速增长赛道，技术有积极社会价值，但JD未突出使命导向，意义感动机满足程度较好。
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
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