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高性能计算专家（北京/深圳/上海）
高性能计算专家（北京/深圳/上海）
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高性能计算
高性能计算
Cuda
Gpu优化
Pytorch
Rocm
Tensorflow
性能调优
系统架构
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖大厂核心基建岗，技术前沿且极具挑战性，薪酬丰厚但工作强度可能较高
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
9.0万
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
约 1850 个在招 · 其中高性能计算 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 高性能计算 · 56 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建业界领先的高性能算力平台，对NVIDIA/昇腾等底层算力进行深度性能优化与调优
攻关GPU/NPU硬件、驱动及计算库的疑难问题，结合CUDA/ROCm编程与深度学习框架进行内核级优化，并推动前沿技术在现有系统中的应用落地
最低要求
人工智能、计算机、数学等相关专业
年以上GPU研发或项目经验，有学术研究成果优先
深入了解GPU硬件架构特性，具备算力诊断调优经验，场景覆盖训推程序的功能和性能异常，以及算力的性能异常
熟悉NVIDIA CUDA/AMD ROCm编程，具备GPU内核虚拟化经验（如算力绝对抢占优化，kernel使用预测等）
熟悉深度学习框架(Pytorch, Tensorflow等)，深度优化算力的运行效率
有管理能力，对人工智能技术及行业有前瞻性思考
工作职责
负责算力（NVIDIA/昇腾/Intel/AMD等）的底层性能优化与调优，构建业界领先的高性能算力平台
负责GPU、NPU等多卡型算力的硬件、驱动和计算库的疑难问题攻关，引领技术突破性进展
参与学术研究项目，发表论文并参与学术会议，提升领域的声誉和影响力
探索跟踪最新的技术和发展趋势，评估其在现有系统中的应用潜力，推动技术的创新
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的AI基础设施技术，拥有顶级的硬件资源和数据规模支持
- 技术门槛极高，需要解决极其复杂的底层并发、内存管理及硬件兼容性难题
- 具备深厚计算机体系结构功底、热爱底层技术研发且有学术追求的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席科学家、技术 Fellow 发展，或在云计算基础设施、AI 芯片领域成为行业权威专家
- 深入底层硬件与软件栈，对GPU/NPU等算力资源进行极致性能优化和调优
- 精通CUDA/ROCm编程，深刻理解GPU硬件架构，具备大规模分布式训练/推理的性能瓶颈分析与解决能力
申请策略
- 准备详细的技术方案阐述，展示如何解决过类似的高难度性能瓶颈问题
- 突出GPU内核优化案例、性能提升量化指标、顶级会议论文发表记录及大型集群管理经验
- 深入研究最新GPU架构指令集，掌握Profiling工具的高级用法，关注异构计算前沿动态
面试指南
- 采用STAR法则，重点强调问题背景、使用的具体技术手段（如Profiler分析）、代码层面的优化细节以及最终量化的性能收益
- 请详细描述一次你通过修改CUDA内核显著提升性能的案例
- 在多卡并行训练中，如何定位并解决通信瓶颈？
- 对比NVIDIA和AMD生态，在优化策略上有哪些关键差异？
- 如何看待GPU虚拟化技术在云原生环境下的挑战与机遇？
- 复习计算机组成原理中关于显存层次、缓存一致性、SIMD/SIMT执行模型的知识，回顾经典论文
职位点评
薪资福利90
成长发展95
工作生活60
使命价值75
薪资福利
90较高
作为已上市的巨头企业，提供极具竞争力的薪酬包和完善的福利体系，满足高收入预期。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–12.0万/月）
成长发展
95较高
职位涉及前沿的高性能计算与AI基础设施，鼓励学术研究与技术创新，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU、NPU、CUDA、ROCm、Pytorch、Tensorflow、高性能计算
成长机会参与学术研究项目、发表论文、提升领域的声誉和影响力、推动技术的创新
业务类型profit_center
工作生活
60中等
大厂核心研发岗位通常工作强度较大，虽可能有弹性机制，但高压环境下WLB需个人平衡。
工作模式未明确
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
75中等
通过提升算力效率直接赋能AI产业发展，具有显著的技术价值和社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号用技术引领新的变革、为卓越的产品体验保驾护航
创新程度开拓性创新（行业首创）
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