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Senior System Software Engineer - GPU Server

Senior System Software Engineer - GPU Server

发布于 2 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 6.0–12.0万 · AI 参考估算
中级经验
学历未注明
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai辅助开发
Gpu
Nvlink
Pcie
故障调试
系统验证
自动化测试

值不值得投

81综合评分

综合评分 81

顶尖大厂核心研发岗,技术前沿且薪资优厚,侧重系统底层能力,WLB信息不明确。

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

比后端开发中位数高

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 580 个在招 · 其中后端开发 14 个

市场机会

选择适中

台北 · 后端开发 · 18 个在招

职位详情

关于这个职位

负责英伟达下一代GPU服务器的诊断与验证软件开发,使用C++在Linux环境下编写生产级代码

主要工作包括开发测试工具、复现并调试软硬件故障、优化自动化测试流程,并利用AI工具提升工程效率,确保系统从研发到数据中心部署的可靠性

最低要求

计算机科学、计算机工程、电气工程或相关领域的学士或硕士学位,或同等实践经验

年以上专业软件工程经验,具备丰富的生产环境C++开发实战经验
强大的C++编程技能,深入理解数据结构、算法、内存管理和可维护的软件设计
丰富的调试经验:能够复现复杂故障,形成并验证假设,分析日志和程序状态,验证根本原因修复
强大的Linux开发和故障排除技能,具备操作系统、进程、线程、内存和并发方面的坚实基础
熟悉Python和JavaScript,用于自动化、工具支持或辅助应用

工作职责

开发和维护MODS诊断软件、压力测试工作负载以及针对GPU板卡、服务器和机架的验证工具

实施覆盖GPU计算、内存、电源、热行为、PCIe、NVLink及其他平台组件的测试,制定明确的通过/失败标准和有用的故障信息
编写可靠、高效的C++代码,提高大型生产代码库的性能、可维护性和测试覆盖率
跨软件、操作系统、固件和硬件复现并调试复杂故障,与相关团队合作识别根本原因并验证修复方案
将诊断工具集成到制造和数据中心工作流程中,平衡测试覆盖率、运行时间和可靠性
使用Python和JavaScript开发自动化工具和支持应用程序
改进回归测试、日志分析和诊断报告
应用AI辅助工具进行代码开发、调试、测试生成和数据分析,审查并验证其结果
与架构、驱动、固件、硬件、制造和合作伙伴团队协作文档化测试行为和故障排除程序

优先资格

具有GPU或服务器诊断、系统验证、制造测试或现场故障分析经验

展示过使用AI工具提高开发效率、调试效果或测试质量
熟悉PCIe、NVLink、InfiniBand、以太网或x86/ARM服务器平台
有CUDA、OpenGL、驱动程序或与硬件紧密交互软件的开发经验
实际使用GDB、Sanitizers、性能分析工具或追踪工具来诊断正确性和性能问题
有改进自动化回归流水线、诊断覆盖率或结构化日志记录的经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 身处AI与高性能计算核心赛道,接触最前沿的GPU硬件技术
  • 需要处理复杂的软硬件交叉故障,调试难度大
  • 喜欢钻研底层技术、享受解决复杂系统问题、对GPU和高性能计算有热情的资深工程师

缺点 / 挑战

  • 平台广阔,技术挑战性强,有助于积累深厚的底层系统经验
  • 对C++性能和系统稳定性要求极高,工作压力可能较大

角色解读

  • 可向高级系统架构师、首席工程师或技术管理方向发展,深耕高性能计算与硬件交互领域
  • 开发和维护用于GPU服务器的高性能诊断与验证软件(C++)
  • 精通C++与Linux底层开发,具备深厚的系统调试与故障排查能力

申请策略

  • 准备展示如何使用AI工具提升编码效率的案例,体现对新技术的敏锐度
  • 突出C++在生产环境中的高性能开发经验,强调Linux系统级调试和故障定位的具体案例
  • 复习操作系统原理(内存、并发),熟悉PCIe/NVLink等高速互连协议,了解CUDA基础

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)详细描述故障排查过程,重点突出逻辑推理步骤和最终的技术解决方案
  • 请描述一次你解决的最复杂的C++内存泄漏或死锁问题
  • 如何在Linux环境下调试涉及固件和硬件的系统级故障?
  • 如何设计一个高效的GPU压力测试框架?
  • 你对AI辅助编程工具有什么使用经验和看法?
  • 复习C++高级特性、Linux系统调用及性能分析工具(如Valgrind, GDB),了解NVIDIA GPU架构基础知识

职位点评

薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值80

薪资福利

85较高

作为上市巨头企业,提供具有竞争力的薪资和丰厚的福利包,在台北地区属于第一梯队薪酬水平。

薪资信号偏高 (6.0千–12.0万/月)
福利待遇competitive salaries、generous benefits package

成长发展

90较高

处于AI与算力核心领域,技术栈前沿,能接触到最新的GPU架构和系统验证技术,成长空间巨大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、GPU、Linux、NVLink、CUDA、AI tools
业务类型profit_center

工作生活

65中等

JD未明确提及弹性工作制或远程办公,通常此类核心研发岗需现场办公。但作为知名外企,整体工作环境相对规范。

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

致力于构建支撑全球AI基础设施的核心系统,技术成果具有广泛的社会影响力和行业推动力。

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build demanding workloads and reliable diagnostic tools that validate complex systems throughout development, manufacturing, and deployment in data centers
创新程度积极采用新技术
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