中科曙光
【2027】应用工程师（AI方向）-西安(J14215)
【2027】应用工程师（AI方向）-西安(J14215)
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系统集成
系统集成
Ai应用
Pytorch
性能分析
技术支持
高性能计算 (Hpc)
值不值得投
52综合评分
综合评分 52
西安AI/HPC应用工程师，技术成长性突出，薪资具竞争力，但工作模式与福利透明度一般。
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
与系统集成中位数基本持平
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 470 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为中科曙光在西安的应用工程师，主要负责面向AI与高性能计算场景，为用户提供技术支持与问题解决
工作内容包括协助调试用户应用与集群环境、分析性能瓶颈、梳理行业应用场景，并参与相关工具与知识库的建设
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
- 能深度接触前沿的AI与HPC技术栈，在真实的大规模集群环境中积累宝贵的实战经验
- 岗位位于国内领先的计算技术公司，能接触到行业顶尖的客户与技术场景
- 适合对AI和高性能计算有浓厚兴趣，具备扎实系统基础，乐于解决复杂技术难题，并享受与用户协作推动技术落地的技术型人才
缺点 / 挑战
- 解决复杂技术挑战的过程能快速提升问题解决能力与技术广度
- 需要同时具备技术深度与良好的客户沟通能力，对综合素质要求较高
- 面对的往往是复杂且紧急的技术问题，对问题定位的效率和准确性有挑战
- 需持续跟进AI、HPC领域快速发展的技术与工具，学习压力持续存在
角色解读
- 可向更高阶的系统架构师、解决方案架构师或性能优化专家方向发展，深入技术栈
- 也可转向技术管理岗位，带领团队负责特定行业或大型项目的HPC/AI应用落地与支持
- 作为AI与高性能计算领域的应用专家，为用户解决集群使用、模型训练/推理中的复杂技术问题
- 深入分析用户应用场景，通过性能剖析、日志分析等手段定位系统瓶颈，输出优化方案
- 维护和构建技术知识库、工具链与最佳实践，提升用户使用效率和产品体验
- 扎实的计算机基础知识，精通Linux系统与Python/Shell脚本，具备快速排查和定位问题的能力
- 理解AI模型训练/推理流程及分布式计算原理，熟悉HPC或相关平台（如Slurm, Kubernetes）
- 掌握性能分析方法，能解读吞吐、延迟、资源利用率等关键指标，并具备良好的文档与沟通能力
申请策略
- 在申请前，研究中科曙光在AI计算领域的核心产品与技术方案，思考该职位如何与之结合
- 面试中准备一个关于排查复杂技术问题的详细案例，展示你的分析思路、解决过程和最终成果
- 突出Linux系统管理、Python/Shell脚本开发以及性能分析相关的项目或经历
- 详细描述使用过HPC集群、AI框架（如PyTorch）、或参与过模型部署/性能调优的具体案例
- 强调解决技术问题、撰写技术文档、推动问题闭环的实际成果，体现服务意识与闭环思维
- 系统学习HPC相关组件（如GPU、CUDA、NCCL、MPI、Slurm）的原理与使用
- 动手实践主流AI推理框架（如vLLM, SGLang）与分布式训练框架（如DeepSpeed），并进行性能测试
- 提升技术文档写作能力，学习如何清晰、结构化地总结技术问题与解决方案
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织你的技术问题解决案例
- 阐述思路时，先展示你的系统性排查框架（例如：从应用日志、系统监控、硬件状态等层面入手），再结合具体工具（如profiling工具、监控系统）进行说明
- 在回答关系类问题时，强调‘支持’是建立信任和理解需求的基础，而‘优化’是体现专业价值、提升客户满意度的关键，两者相辅相成
- 请描述一个你过去遇到的最复杂的Linux或AI系统性能问题，你是如何分析和定位的？
- 你如何理解HPC集群中GPU、网络、存储等组件对AI训练/推理任务的影响？
- 如果你接到一个用户紧急报告的训练任务失败问题，你的排查思路和步骤是什么？
- 我们有一个客户的应用在集群上运行缓慢，你会从哪些方面入手帮助他分析瓶颈？
- 你如何看待应用工程师这个岗位中‘支持’与‘优化’的关系？
职位点评
薪资福利50
成长发展75
工作生活45
使命价值70
薪资福利
50较低
薪资范围具有市场竞争力，但福利待遇在JD中未明确体现。
薪资信号面议 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
75中等
岗位直接接触AI与高性能计算的核心应用场景，技术栈前沿，对专业技能提升有明确价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Linux、Python、PyTorch、vLLM、SGLang、DeepSpeed、Slurm、Kubernetes、GPU、CUDA、NCCL、MPI
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
工作地点明确在西安，但JD未提及远程办公或弹性工作等办公模式，生活便利性与通勤情况需进一步了解。
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
70中等
服务于AI与高性能计算这一高速增长的前沿领域，通过解决实际技术问题推动行业应用落地，具有明确的产业价值。
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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