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平头哥-软件解决方案定制工程师-上海/杭州
平头哥-软件解决方案定制工程师-上海/杭州
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Ai芯片
Cuda
Llm
Pytorch
Tensorflow
并行计算
性能分析
Linux调试
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里平头哥AI芯片解决方案工程师，技术前沿，薪资可观，但工作节奏偏快。
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
50K
比解决方案中位数高
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 1580 个在招 · 其中解决方案 17 个
市场机会
选择适中
杭州 · 解决方案 · 20 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴平头哥的软件解决方案定制工程师，你将直接面向数据中心AI芯片客户，提供技术支持、问题定位与性能调优，帮助客户实现AI应用落地
你既需要深入理解并行计算与AI框架，也需要与产品和研发团队协同，推动产品迭代
这是一个技术深度与客户沟通并重的岗位
最低要求
任职要求：
学历：计算机科学、电子工程、人工智能或相关领域的学士或硕士学位
经验：5 年以上数据中心AI软件领域研发或技术支持经验
专业技能:
掌握 并行计算架构及其基本原理
掌握 Python、C/C++、CUDA 等编程语言，最好能够编写高性能的并行计算程序
熟悉常见的 AI 训练和推理软件框架，如 Megatron、Deepspeed、TensorFlow、PyTorch、vllm、sglang 等
对常见的AI算法模型有不错的理解，如 CV、NLP、搜素推荐类、LLM 等，对各类算法模型的精度、性能测评方法有实际经验
具备优秀的 Linux 系统调试和解决问题的能力，熟练掌握gdb、cuda-gdb的使用
具备良好的AI软件性能分析方法，具有使用VTune、Perf、Nsight System/Compute等系列性能分析工具的使用经验
熟悉GPU卡间互联拓扑结构，对类似 NCCL 互联库有一定的研究
对网络配置（如 TCP/IP、SNMP）和分布式系统有基本的了解
具备优秀的技术文档撰写能力，能够根据客户需求发布Application Notes等
客户服务技能:
优秀的沟通能力，能够清晰地理解客户的技术需求和技术问题，善于总结归纳客户状态
能够跨部门协调研发团队，及时处理客户的技术咨询和问题，并提供使其满意的解决方案
工作职责
协助客户完成技术评估和项目导入，解决客户AI芯片落地过程中相关问题，并能指导客户进行系统性调优，确保产品在客户业务场景中顺利落地
收集并分析客户需求，并总结前代产品落地过程中遇到的各种问题将其转化为产品改进建议，与产品和研发团队合作推动产品升级
跟研发工程师完成项目相关技术文档的撰写工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入阿里巴巴平头哥，参与国产AI芯片的落地应用，前景广阔
- 接触前沿技术栈（LLM、并行计算、AI框架），技术成长快
- 与客户和研发多团队协作，提升沟通与影响力
- 技术面要求广而深，需持续学习AI新框架和底层优化
- 技术支持岗位在组织内偏服务支持，直接产出不如研发显性
- 适合具备扎实AI软件底子、乐于解决复杂问题且善于与人打交道的工程师
缺点 / 挑战
- 需要频繁响应客户问题，可能面临较大的工作压力和不定时加班
角色解读
- 在AI芯片领域积累深厚的技术支持和解决方案经验，可向技术专家或架构师发展
- 由于直接接触客户和一线问题，可转向产品经理或技术售前，更好地结合技术与商业
- 有机会深入芯片生态，成为AI基础设施领域的稀缺人才
- 面向客户提供平头哥AI芯片的技术支持，负责技术评估、问题定位和性能调优
- 收集分析客户需求，将落地问题转化为产品改进建议，与产品、研发团队协作推动产品迭代
- 撰写技术文档如Application Notes，指导客户使用产品
- 协调跨部门资源，解决客户复杂技术问题
- 掌握并行计算架构、CUDA编程，以及Python/C/C++等语言
- 熟悉主流AI框架如TensorFlow、PyTorch、Megatron、DeepSpeed、vLLM等
- 具备Linux系统调试和性能分析能力，熟练使用gdb、Perf、Nsight等工具
- 良好的客户沟通和文档撰写能力
申请策略
- 在简历中突出对AI芯片生态的理解，展示对平头哥产品的热情
- 可准备一个客户支持案例，体现问题解决和协调能力
- 重点突出AI软件研发或技术支持项目经验，特别是性能调优案例
- 写明熟悉的具体框架和工具，如CUDA、PyTorch、vLLM等
- 强调与客户或跨部门协作的经历，展示沟通能力
- 补充学习LLM推理优化（如vLLM、SGLang）和分布式训练框架
- 熟悉性能分析工具（Nsight、VTune）的实际使用
- 了解GPU互联和NCCL通信原理
面试指南
- 针对技术问题，可用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述，突出疑难点和你的思考
- 针对优化问题，先分析瓶颈（计算/内存/通信），再给出调优步骤，体现系统性
- 针对客户沟通问题，强调倾听、归纳、跨部门协作和闭环能力
- 请介绍一次你为客户解决AI性能问题的经历
- 如何优化一个PyTorch训练脚本的GPU利用率？
- 谈谈你对LLM推理加速的理解（如vLLM的原理）
- 当客户提出不合理的需求时，你如何沟通和处理？
- 解释CUDA编程中的内存访问优化
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
阿里巴巴平台薪酬有竞争力，但JD未披露具体薪资和福利，整体处于市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿AI芯片和并行计算技术，能深入接触LLM、性能优化等领域，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI芯片、并行计算、CUDA、TensorFlow、PyTorch、LLM、NCCL、性能分析
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在一线城市，但未明确弹性办公，互联网大厂工作节奏快，加班压力可能较大。
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
80较高
国产AI芯片是战略性产业，岗位助力客户落地AI应用，社会价值较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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