AI4S应用工程师-郑州(J14405)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI4S与高性能计算交叉领域，成为国产化算力平台上该领域的应用架构师或首席工程师
• 综合技术管理路线：凭借出色的沟通协调能力和技术深度，转向技术团队管理或产品规划岗位，负责更大的技术平台或解决方案
• 行业影响力路线：在AI4S和国产算力生态中建立个人品牌，参与或主导行业标准制定、开源社区贡献
• 将AI for Science领域的前沿模型（如分子动力学、材料模拟等）从学术环境迁移至国产计算平台上，并封装成易用的工具
• 作为技术桥梁，诊断模型在国产硬件上运行时的性能瓶颈，并与底层芯片研发团队协作优化
• 像技术侦察兵一样，持续关注全球AI4S领域的最新动态，为团队筛选和引入最具价值的模型与项目
• 扎实的编程与框架功底：精通Python/C++，并熟练使用PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架
• 跨层系统能力：不仅需要会写应用层代码，还需了解CUDA等GPU编程模型及性能分析工具，能深入到底层分析问题
• 领域交叉知识：需要熟悉至少两个AI4S细分领域（如计算化学、材料模拟）的常用模型和算法，具备跨学科视角

申请策略

• 在求职信或面试中，清晰阐述你对“将前沿模型落地到国产平台”这一挑战的理解和看法
• 主动了解中科曙光在高性能计算和国产化方面的战略与产品，以便更好地匹配职位需求
• 突出与AI4S或科学计算相关的项目经验，如使用AI模型解决物理、化学或生物问题的具体案例
• 强调在模型迁移、性能优化或异构计算（如CUDA编程）方面的实践，用具体数据（如性能提升百分比）说明成果
• 展示跨团队协作经历，尤其是在技术方案推动或解决复杂技术分歧中所起的作用
• 系统学习至少一个AI4S细分领域（如分子动力学模拟、蛋白质结构预测）的核心算法和常用模型
• 深入实践GPU性能分析工具（如Nsight Systems/Compute），并尝试对一个开源模型进行简单的性能分析和优化练习

面试指南

• 对于技术问题，采用“背景-行动-结果”的STAR法则，具体描述你面对的技术场景、采取的步骤（如使用什么工具、分析了哪些指标）以及最终量化的成效
• 对于方案规划类问题，采用结构化思考：先理解目标与约束，再拆解技术模块（模型、数据、硬件、框架），然后识别关键风险和依赖，最后提出分阶段的实施与验证计划
• 对于桥梁作用类问题，从“信息翻译”和“协同推动”两个维度回答，说明你如何将不同团队的术语转化为对方能理解的语言，并如何协调资源解决问题
• 请介绍一个你熟悉的AI4S模型（如AlphaFold, DeepMD等），并谈谈如果要将其适配到特定的国产加速卡上，你预估会遇到哪些主要挑战？
• 请描述一次你排查并解决深度学习模型性能瓶颈的经历，你用了哪些工具，最终定位到什么问题，如何解决的？
• 如果一位科学家向你提出一个非常新颖但计算密集的AI4S想法，你会如何评估其在现有平台上的可行性并制定落地计划？
• 你如何理解这个岗位作为“用户-应用层-底层芯片研发”之间桥梁的作用？请举例说明
• 复习PyTorch/TensorFlow的核心原理和常用算子，并了解它们在不同硬件（NVIDIA GPU, AMD ROCm）上的实现差异