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Developer Technology Engineering Intern, HPC and AI - 2027
Developer Technology Engineering Intern, HPC and AI - 2027
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公高性能计算
高性能计算
Cuda
Gpu架构
Hpc
Openacc
客户技术支持
并行编程
数据分析
线性代数
高性能计算
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
顶尖科技巨头核心研发实习，技术栈极度前沿，成长资源丰厚，WLB未明确但平台背书极强。
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.1万
比高性能计算中位数低
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 330 个在招 · 其中高性能计算 5 个
市场机会
选择不多
台北 · 高性能计算 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
负责高性能计算与AI领域的GPU架构性能优化与数据分析，直接对接核心客户解决技术难题，并与英伟达内部架构、软件及研究团队紧密合作，共同推动下一代计算平台与编程模型的设计
适合具备扎实数学基础与C/C++/CUDA并行编程经验的计算机或工程专业在校生
最低要求
正在攻读工程或计算机科学相关专业的学士学位（硕士或博士优先）
扎实的数学基础，包括线性代数和数值方法
熟练掌握Fortran和/或C/C++
良好的沟通与组织能力，具备逻辑性解决问题的思维方式、时间管理及任务优先级排序能力
具备并行编程经验，理想情况下熟悉OpenACC和CUDA C/C++
工作职责
学习并开发数据分析工具与方法，进行深入分析与性能优化，确保在当前及下一代GPU架构上实现最佳性能表现
直接与核心客户对接，深入了解客户当前及未来正在解决的技术问题与挑战
与英伟达内部的架构设计、研究、库、工具及系统软件团队紧密协作，参与并影响下一代硬件架构、软件平台及编程模型的设计方向
优先资格
硕士或博士学位优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球最前沿的GPU架构与AI计算生态
- 直接服务顶级客户，积累高价值行业人脉与技术视野
- 平台资源丰富，技术成长曲线陡峭
- 技术门槛极高，需快速消化复杂的底层硬件知识
- 客户支持节奏快，需兼顾深度技术钻研与高效沟通交付
- 竞争激烈，对学术背景与实战能力要求严苛
- 适合计算机/电子工程相关专业在校生，对底层硬件、并行计算有浓厚兴趣，且具备较强抗压能力与客户服务意识的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深开发者技术工程师发展，深耕GPU底层架构与高性能计算领域
- 也可横向拓展至AI算法优化、系统软件架构或核心技术解决方案方向
- 负责高性能计算与AI场景下的GPU性能剖析与调优
- 深入对接核心客户，挖掘并解决其实际算力瓶颈
- 协同内部软硬件团队，将客户反馈转化为下一代架构与编程模型的设计输入
- 扎实的线性代数与数值计算基础
- 精通C/C++及Fortran语言
- 掌握CUDA/OpenACC等并行编程框架
- 具备优秀的跨团队协作与客户沟通能力
申请策略
- 提前研究英伟达最新GPU架构特性
- 准备1-2个完整的性能剖析与优化案例，面试时能清晰阐述瓶颈定位与调优思路
- 突出CUDA/OpenACC项目实战经历与GPU性能调优成果
- 详细列出线性代数、数值分析等高阶数学课程成绩或竞赛奖项
- 强调跨部门协作或客户对接的项目经验
- 强化并行计算理论（如Amdahl定律、GPU内存层次结构）
- 熟悉主流HPC框架（如MPI、OpenMP）与AI推理加速工具
- 提升英文技术文档阅读与客户汇报能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答技术案例
- 针对性能问题，遵循“profiling定位热点->分析内存/计算/同步瓶颈->提出针对性优化策略->量化收益”的逻辑链条
- 沟通类问题侧重展现同理心与技术翻译能力
- 请分享一个你使用CUDA进行性能优化的具体案例，你是如何定位瓶颈并提升吞吐量的？
- 在线性代数或数值计算中，哪些概念对GPU并行编程最关键？为什么？
- 如果客户反馈其AI训练任务在特定GPU上运行缓慢，你会如何排查并制定优化方案？
- 描述一次你需要向非技术人员解释复杂技术问题的经历
- 复习GPU体系结构与并行编程模型核心考点
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
提供具有竞争力的薪资与丰厚福利包，符合科技巨头对顶尖实习人才的薪酬标准，稳定性与保障性强。
薪资信号偏高 (8.5千–1.3万/月)
福利待遇竞争性薪资、丰厚的福利包
成长发展
95较高
深度参与下一代GPU架构与AI计算平台设计，技术栈处于行业绝对前沿，成长空间与资源倾斜度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈HPC、GPU架构、CUDA、C/C++、OpenACC、并行编程、数据分析
业务类型profit_center
工作生活
60中等
未明确提及弹性工时或远程政策，科技研发类岗位通常节奏较快，但巨头企业通常注重员工关怀与工作环境。
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
致力于推动现代AI与并行计算革命，技术成果广泛应用于自动驾驶、机器人等改变社会的领域，使命感强。
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GPU acting as the brain of computers, robots, and self-driving cars that can perceive and understand the world
创新程度开拓性创新（行业首创）
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