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AI可持续计算资深研究员
AI可持续计算资深研究员
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
平台工程
Cuda
Dvfs
Onnx Runtime
Sglang
Vllm
系统优化
能效优化
可持续计算
绿色Ai
AI 估算 · 40k–70k
资深AI基础设施研发，技术要求高，北京薪资水平，联想平台稳定，综合待遇优厚
职位详情
关于这个职位
你将成为联想研究院的AI可持续计算资深研究员，专注于构建绿色智能计算基础设施，通过优化AI集群的能耗与性能，推动可持续计算技术在超大集群中的落地
你将参与前沿技术研究，并有机会产出顶会论文与专利，适合有深厚系统背景、热爱能效优化的资深工程师
最低要求
计算机科学、电子工程、自动化或相关专业硕士及以上学历
至少7年以上计算机系统、软件平台或硬件架构研发经验
在以下至少一个方向具备扎实的技术积累和实际项目经验：
计算机体系结构、操作系统内核、资源管理与调度机制
CPU/GPU/NPU等xPU硬件架构、性能分析与优化
Kubernetes、云原生调度编排框架及资源管理系统
DVFS、CPU/GPU频率调度、功耗管理、能耗测量与建模技术
AI推理框架（vLLM、SGLang、ONNX Runtime等）及性能优化
CUDA、并行计算及高性能计算（HPC）相关技术
基于机器学习的能耗预测、资源调优或能效优化算法设计
具备优秀的问题分析能力和系统级优化思维，能够从硬件、系统软件到AI框架层面进行端到端性能与能耗优化
良好的创新意识和技术影响力，能够推动复杂技术方案落地
工作职责
构建下一代绿色智能计算基础设施，通过创新技术推动AI集群的性能与能效持续突破
参与前沿可持续计算技术研究，并将研究成果应用于大规模AI基础设施场景
开展可持续计算（Sustainable Computing）与绿色AI领域前沿技术研究，探索面向大规模AI训练与推理场景的能效优化方案
设计并构建细粒度能耗分析体系，实现从集群、节点、设备到任务级别的精准能耗监测、分解与建模
研发面向CPU/GPU/NPU等xPU资源的动态调频调压（DVFS）、资源管理与智能调度优化算法，提升系统整体能效比
结合AI训练与推理框架（如vLLM、SGLang、ONNX等），开展系统级性能与能耗协同优化
构建面向AI基础设施的能耗预测模型与智能优化策略，实现资源利用率、性能与功耗的动态平衡
与系统架构、硬件平台、云计算及AI算法团队深度协作，推动研究成果在实际产品和超大规模集群中的落地应用
跟踪计算机系统、AI Infra及绿色计算领域的最新技术趋势，推动核心技术创新与专利、论文成果产出
优先资格
在计算机系统、体系结构、操作系统、AI基础设施或绿色计算领域拥有顶级会议/期刊成果，例如：ISCA、ASPLOS、HPCA、MICRO、OSDI、SOSP、SC、USENIX ATC
具有知名开源项目贡献经历，包括但不限于：Kubernetes、vLLM、SGLang、ONNX Runtime、PyTorch、TensorRT、LLVM
具有超大规模AI训练集群、云计算平台或高性能计算（HPC）系统研发经验
具备专利、开源社区Maintainer或技术Leader经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强，绿色AI和可持续计算是未来重要发展方向，行业关注度持续上升
- 联想作为跨国巨头，提供大规模AI基础设施实践场景，技术落地机会多
- 鼓励创新和学术产出，支持发表顶会论文和申请专利，有利于个人品牌建设
- 与硬件、系统、AI多个团队深度协作，技术视野开阔
- 岗位要求综合技能突出，需要同时精通系统底层和AI框架，学习曲线陡峭
- 绿色计算领域尚在早期，部分技术方案不成熟，需要较强的探索和工程能力
缺点 / 挑战
- 研究员职位对创新产出有较高要求，需持续产出高质量成果，压力较大
- 适合具有深厚系统背景、热爱解决能耗和性能挑战、追求前沿技术研究并希望产生产业影响力的资深工程师
角色解读
- 在联想研究院成为绿色计算领域的技术专家，主导前沿技术方向
- 积累顶会论文和专利，转化为行业影响力，未来可向技术Leader或首席科学家方向发展
- 深度参与超大规模AI基础设施实践，成为AI能效优化方向的稀缺人才
- 构建下一代绿色智能计算基础设施，推动AI集群性能与能效持续突破
- 参与前沿可持续计算研究，将能耗优化技术应用于大规模AI训练和推理场景
- 设计细粒度能耗分析体系，实现从集群到任务级别的精准能耗监测与建模
- 研发DVFS、资源调度与智能优化算法，提升xPU资源能效比
- 扎实的计算机系统基础，熟悉体系结构、操作系统内核和资源管理调度机制
- 掌握xPU硬件架构，具备性能分析与优化经验，能进行系统级优化
- 熟悉Kubernetes等云原生技术，了解资源管理和编排框架
- 了解AI推理框架（如vLLM、SGLang、ONNX Runtime），并能进行系统级协同优化
申请策略
- 提前了解联想研究院在绿色计算和AI基础设施方向的研究布局，准备针对性思考
- 在面试中展示对可持续计算的热情和长期关注，体现技术愿景契合度
- 突出系统优化、能效管理或AI基础设施相关项目的具体成果，尽量用量化数据（如能耗降低百分比、性能提升幅度）支撑
- 强调熟悉Kubernetes、CUDA、vLLM、DVFS等技术栈，并说明实际应用深度和项目背景
- 列出相关论文、专利或开源贡献，特别是顶级会议论文或知名项目PR，这是重要加分项
- 展示从硬件到系统到框架的全栈优化能力，体现系统级思维和端到端优化经验
- 深入学习vLLM、SGLang等推理框架的内部实现，尝试参与能效优化相关代码贡献
- 补充能耗建模与机器学习预测技能，了解如何利用ML优化资源调度和功耗管理
面试指南
- 使用STAR法则组织项目经历，重点突出问题和量化结果
- 回答技术架构类问题时，从系统层到应用层逐步拆解，体现全局观和系统性
- 对于开放设计题，先明确目标和约束，再分模块给出方案，并讨论权衡取舍
- 请介绍一个你过去主导的系统性能优化项目，如何识别瓶颈并实现优化？
- 如何理解AI集群中的能耗构成？有哪些关键能耗指标？
- 在DVFS调频调压中，你如何权衡性能与功耗？有哪些实际经验？
- 谈谈你对vLLM、SGLang等推理框架的理解，它们有哪些能耗优化空间？
- 如果让你为大规模训练集群设计能耗优化方案，你会从哪些方面入手？
职位点评
77
综合评分
技术前沿、发展空间大，薪资有竞争力，但WLB一般。
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。
更适合这类人
最适合追求技术深度和前沿发展、且对绿色计算抱有使命感的资深系统研究者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
联想作为上市公司提供稳定的薪酬和福利体系，资深岗位在北京具有较好的薪资竞争力，但具体薪资未在JD中披露，整体满足程度良好。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
该岗位处于绿色可持续计算前沿，技术挑战大，明确支持论文与专利产出，职业成长路径清晰，能显著提升技术影响力和行业价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈可持续计算、绿色AI、DVFS、Kubernetes、vLLM、SGLang、ONNX Runtime、CUDA、HPC、能效优化
成长机会专利、论文成果产出
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
职位要求现场办公，未提及远程或弹性工作安排，作为研究员或需投入较多时间，工作与生活平衡一般。
工作模式仅现场办公
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
85较高
可持续计算与绿色AI直接契合全球碳中和趋势，具有显著社会价值，行业前景广阔，能为环境保护和AI绿色发展贡献力量。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号绿色智能、可持续计算
创新程度积极采用新技术
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