Susquehanna International Group
GPU Developer
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发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公高性能计算
高性能计算
Cuda
Gpu Architecture
Kernel Fusion
Performance Optimization
Quantitative Research
Tensorrt
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
顶尖量化机构核心研发岗，技术前沿且回报丰厚，但要求现场办公且工作模式固定。
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
17.5万
比高性能计算中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
19 个在招
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 高性能计算 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于为低延迟推理构建高度优化的CUDA内核
你将与量化研究员紧密合作，分析计算瓶颈，将数学模型转化为生产级的高效GPU实现，优化端到端的推理性能
适合热爱底层优化、性能分析并将抽象模型转化为硬件高效代码的工程师
最低要求
具备编写和优化CUDA内核的熟练能力
拥有扎实的C/C++编程经验（首选）
深入理解GPU架构，包括内存层次结构、SIMT执行、占用率以及延迟/吞吐量权衡
能够推理数值稳定性、精度、性能权衡，以及模型设计选择如何影响硬件效率
具备较强的解决问题能力，习惯处理底层系统
工作职责
为延迟关键的推理工作负载设计、实现和优化自定义CUDA内核
开发针对特定模型结构的细粒度GPU实现
分析量化研究模型和计算瓶颈，以确定并行化和硬件高效执行的机会
与量化研究员直接合作，将数学模型转化为高性能计算管道
通过内核调优、内存布局设计、执行策略、I/O优化和精度权衡来优化端到端推理性能
分析和基准测试GPU性能
提高生产推理系统中的延迟和吞吐量
为GPU架构决策和性能最佳实践做出贡献
优先资格
数学、物理、计算机科学、工程或相关定量领域的博士学位
在线性代数、概率论、数值方法或科学计算方面有较强的背景
有与量化研究团队或金融模型合作的经验
具备提高实际推理性能（超越基线框架或库实现）的能力
熟悉PTX级行为、张量核心利用率或特定于架构的调优
接触或了解ONNX Runtime、TensorRT、Triton、TVM或类似系统
接触或了解：神经网络、基于树的模型（如LightGBM）、状态空间模型（如Mamba架构）
具有内核融合、自定义算子、模型编译或图级优化经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 与顶尖量化研究员合作，技术成长空间广阔
- 适合热爱底层性能优化、具备扎实C++/CUDA功底，且对金融量化交易感兴趣的硬核技术人才
缺点 / 挑战
- 处于量化交易核心环节，技术挑战大，能接触到最前沿的GPU硬件和底层优化技术
- 对底层硬件和数学模型的理解要求极高，需要不断跟进最新的GPU架构和AI推理技术，技术迭代压力大
角色解读
- 可向资深GPU架构师、高性能计算专家或量化系统技术负责人方向发展，深入参与核心交易系统的底层技术演进
- 设计和优化自定义CUDA内核，以加速量化研究中的低延迟推理工作负载
- 与量化研究员合作，将数学模型转化为高效的GPU实现，解决计算瓶颈
- 精通CUDA编程和C/C++，深入理解GPU硬件架构（内存层次、SIMT等）
- 具备性能分析、内核调优及底层系统优化能力
申请策略
- 准备一些关于内存布局优化、指令级并行或内核融合的实际项目细节，以展示解决复杂性能瓶颈的能力
- 突出CUDA内核优化、GPU性能调优的具体案例及带来的性能提升数据
- 强调C/C++底层开发经验及与算法/研究团队合作的经历
- 深入学习TensorRT、Triton等推理框架的底层机制，了解最新GPU架构（如Hopper/Blackwell）的特性
面试指南
- 采用STAR法则，先描述遇到的性能瓶颈，再详细说明分析过程（如使用Nsight Compute），接着阐述具体的优化策略（如共享内存使用、内存合并访问、指令重排），最后给出量化的性能提升结果
- 如何优化一个CUDA内核以减少内存访问延迟？
- 在将数学模型转化为GPU实现时，如何处理数值稳定性和精度的权衡？
- 请描述一次你通过内核融合或自定义算子显著提升推理性能的经历
- GPU的SIMT执行模型是什么？如何最大化占用率（Occupancy）？
- 复习CUDA编程模型、GPU内存层次结构及并行计算基础
- 准备1-2个深度优化项目的完整技术细节，包括遇到的困难和解决思路
职位点评
薪资福利90
成长发展95
工作生活50
使命价值60
薪资福利
90较高
量化交易公司的核心研发岗，薪资极具竞争力，且通常伴有丰厚的年终奖金，财务回报丰厚。
薪资信号未披露（AI估算：1–25万/月）
福利待遇competitive employee perks & benefits
成长发展
95较高
能够接触到最前沿的GPU硬件和底层优化技术，与顶尖量化研究员合作，技术深度和广度都能得到极大拓展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CUDA、C/C++、GPU Architecture、TensorRT、Triton、Kernel Fusion、PTX
成长机会continuously innovate, learn, and grow
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD明确要求现场办公（#LI-Onsite），未提及任何弹性工作或远程办公安排，工作模式较为固定。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
处于金融科技和量化交易领域，推动交易系统的技术演进，但社会直接影响力相对中性。
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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