英伟达
Performance Engineer
Performance Engineer
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公性能优化
性能优化
Ai/Llm
Gpu
基准测试
性能测试
数据分析
系统架构
自动化框架
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
聚焦AI性能优化的前沿技术岗，技术成长空间大，平台资源丰富，WLB中规中矩。
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
3.5万
比性能优化中位数低
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
市场机会
选择不多
上海 · 性能优化 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
负责在英伟达上海实验室设计与执行基准测试及真实应用场景用例，覆盖AI大模型、游戏、工作站等负载
通过分析性能指标与系统遥测数据定位瓶颈并提出优化方案，同时开发自动化脚本与框架以提升测试效率与数据分析能力
最低要求
计算机科学、电气工程或相关专业本科及以上学历
具备2年以上相关领域实践经验
熟练掌握Python或其他脚本/编程语言
对AI/大模型负载、PC游戏、工作站应用及内容创作工作流有浓厚兴趣
扎实理解PC与服务器架构
具备处理大型数据集的经验及优秀的分析与故障排查能力
出色的沟通、组织、时间管理与任务优先级排序能力
工作职责
设计、配置并执行具有代表性的基准测试方法及真实世界用例，展示产品在AI/大模型、游戏、工作站、内容创作及系统负载 across servers, PCs, workstations, SoC and laptops 方面的能力
分析性能指标与系统遥测数据，识别瓶颈、性能回归及优化机会
产出清晰的数据驱动型竞品分析报告与技术报告，协助内外部利益相关者有效定位英伟达产品优势
开发并调试自动化脚本，用于Windows、Linux和MacOS上的各类基准性能测试与系统监控数据采集
构建并维护可扩展的自动化框架、AI智能体、仪表板和数据管道，提升测试效率、覆盖率与分析稳健性
优先资格
熟悉英伟达GPU及相关技术
了解AI推理或训练、微调概念
具备构建、基准测试或运营AI平台及大语言模型推理栈的经验
有开发AI智能体或智能体工作流的经验
掌握容器化与虚拟化工作流（如Docker、Kubernetes和虚拟机）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球顶尖GPU技术生态，接触最前沿的AI与高性能计算场景
- 跨国企业平台提供完善的培训体系与清晰的职业晋升通道
- 技术栈涵盖自动化、AI与底层硬件，复合能力强
- 性能测试需兼顾多维度负载与复杂系统环境，问题定位难度大
- 面对快速迭代的AI模型与硬件架构，需保持高强度持续学习
- 适合对底层硬件性能调优有热情、具备扎实编程与数据分析能力，且追求技术深度与前沿科技平台的求职者
缺点 / 挑战
- 实验室工作可能涉及较多重复性数据采集与报告撰写
角色解读
- 可向资深性能架构师、AI系统优化专家或测试开发负责人方向发展
- 也可横向拓展至AI基础设施、芯片验证或产品技术营销领域
- 负责搭建和维护AI、游戏及工作站等领域的性能基准测试环境
- 采集并深度分析系统性能数据与遥测指标
- 编写自动化脚本与工具链提升测试覆盖率与效率
- 扎实的Python编程与自动化开发能力
- 深入理解PC/服务器硬件架构与系统性能调优原理
- 熟悉AI大模型负载特性及主流容器化部署技术
- 具备优秀的数据分析与跨部门沟通能力
申请策略
- 提前研究英伟达最新GPU架构与CUDA生态
- 准备1-2个完整的性能优化案例，重点说明问题发现、根因分析与最终收益
- 突出Python自动化测试框架开发经历
- 详述参与过的性能基准测试项目与关键优化成果
- 强调对AI负载、服务器架构或大规模数据处理的具体实践
- 补充Linux系统性能剖析工具使用经验
- 深入学习大模型推理栈原理与量化技术
- 掌握主流CI/CD与容器编排工具的实际部署
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目背景、行动与结果
- 技术类问题先阐明核心原理，再结合具体工具链演示实现路径
- 强调数据驱动决策与业务价值转化
- 请分享一个你通过数据分析定位系统性能瓶颈的案例
- 如何设计一套覆盖多场景的自动化性能测试框架？
- 针对AI大模型推理负载，你会关注哪些核心性能指标？
- 遇到跨团队协作推进性能优化时，如何确保目标对齐？
- 复习操作系统与计算机组成原理核心考点
职位点评
薪资福利78
成长发展85
工作生活65
使命价值80
薪资福利
78中等
薪资处于市场中上水平，配合上市公司福利体系与年终奖机制，整体补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦AI与大模型性能优化，技术栈前沿且成长空间广阔，内部技术交流与项目实战丰富。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、AI/LLM、GPU、Docker、Kubernetes、自动化框架
业务类型profit_center
工作生活
65中等
跨国企业通常提供较规范的工时制度，但性能测试与版本发布节点可能伴随阶段性加班，整体生活平衡度中等偏上。
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
直接参与定义下一代计算时代的AI基础设施，技术落地于游戏、自动驾驶与专业可视化，社会价值与行业使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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