初速度
模型训练优化开发工程师
模型训练优化开发工程师
发布于 2 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
Cnn
Cuda
Detr
Npu
Pytorch
Tensorflow
性能优化
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
自动驾驶核心底层优化岗，技术壁垒高、成长空间大，薪资竞争力强，但WLB情况未知。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
73 个在招 · 其中算法优化工程师 2 个
市场机会
选择不多
苏州 · 算法优化工程师 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责自动驾驶模型在多种硬件平台上的极致性能优化，包括CUDA算子开发、编译优化及训练框架调优
你需要深入理解NPU/GPU硬件架构与主流深度学习模型，通过底层系统优化提升车端推理与训练效率
最低要求
工作2年以上，计算机/数学/物理/电子工程/自动控制专业本科及以上学历优先
优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python
熟悉PyTorch/TensorFlow等训练框架的原理、软件架构
熟悉CNN/Transformers/DETR等主流模型原理
良好的团队协作能力
创新性强，有良好的动手实现能力，对技术有热情
工作职责
负责多种不同硬件平台的极致性能优化，结合编译优化、并行计算优化、图融合、高效 CUDA 算子开发实现行业领先的车端推理性能
针对特定NPU硬件计算平台，基于对硬件体系结构的深入理解，实现对硬件的高效利用
针对Pytorch/CUDA相关GPU计算任务，进行算子和系统优化，提升训练/推理效率
负责优化训练框架，尽可能高效发挥硬件和系统软件性能等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶与AI大模型核心赛道，技术壁垒极高，个人成长空间大
- 能深入接触底层硬件架构与前沿AI框架，积累极具竞争力的系统级优化经验
- 需要同时具备算法理解与底层硬件知识，学习曲线陡峭，技术难度大
- 适合对底层系统、硬件架构和并行计算有浓厚兴趣，且具备扎实C++/CUDA编程功底的开发者
缺点 / 挑战
- 车端推理性能要求极致，可能面临较大的性能指标交付与调试压力
角色解读
- 可向资深算法优化专家、AI系统架构师方向发展
- 在自动驾驶与AI大模型爆发的背景下，底层算力优化人才极具稀缺性，职业壁垒高，发展路径广阔
- 负责自动驾驶模型在各类硬件（GPU/NPU）上的底层性能优化，包括CUDA算子开发与编译优化
- 优化PyTorch等训练框架，提升模型训练与车端推理效率，确保硬件算力被极致利用
- 精通C/C++或Python，具备扎实的底层系统编程与并行计算能力
- 深入理解PyTorch/TensorFlow框架原理及CNN/Transformer等主流模型架构
- 熟悉GPU/NPU硬件体系结构，能够进行算子级和系统级的性能调优
申请策略
- 了解初速度在自动驾驶感知/规控算法上的技术路线，准备一些关于如何平衡模型精度与推理速度的思考
- 突出在CUDA算子开发、编译器优化或深度学习框架底层的实际项目经验
- 展示对CNN/Transformer等模型结构的理解及针对特定硬件的优化成果（如具体的性能提升百分比）
- 深入学习Triton、TVM等AI编译技术，或复习计算机体系结构与并行计算原理
- 熟悉主流自动驾驶感知模型的推理流程及常见性能瓶颈
面试指南
- 采用STAR法则：情境（模型/硬件背景）-> 任务（性能目标）-> 行动（使用的优化技术如内存合并、共享内存、指令流水线等）-> 结果（具体的性能提升数据）
- 请详细描述一个你做过的高效CUDA算子优化案例，遇到了什么瓶颈，如何解决的？
- PyTorch的底层执行机制是怎样的？如何进行图融合或算子融合优化？
- 针对Transformer模型，在NPU/GPU上推理时有哪些常见的性能瓶颈及优化手段？
- 如何评估和优化一个深度学习训练框架的硬件利用率？
- 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个自己主导的底层优化项目，能画出性能分析（Profiling）图表并解释优化思路
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
自动驾驶核心研发岗，薪资处于行业较高水平，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
涉及前沿AI模型与底层硬件架构优化，技术壁垒高，能积累极具竞争力的系统级优化经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CUDA、PyTorch、TensorFlow、CNN、Transformers、DETR、NPU、C/C++、Python
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，无法判断具体WLB情况。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
自动驾驶是极具社会价值与前景的赛道，推动智能出行发展，行业处于高速增长期。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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