英伟达
Developer Technology Engineer – AI
Developer Technology Engineer – AI
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人工智能
人工智能
Cuda
Gpu架构
并行计算
算法优化
线性代数
软件开发
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖GPU技术平台、前沿AI算力探索、高成长高挑战、WLB待确认
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
5.8万
比人工智能中位数高
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 330 个在招 · 其中人工智能 8 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 380 个在招
职位详情
关于这个职位
负责与核心应用开发者对接，诊断其在AI与科学计算场景下的算力瓶颈，基于GPU架构设计并优化核心并行算法与数据结构
同时协同内部架构与研究团队，评估新平台对性能与开发效率的影响，反哺下一代软硬件产品设计
需不定期出差参与行业会议或开发者现场支持
最低要求
拥有知名大学工程或计算机科学相关领域的学士、硕士或博士学位（或同等经验）
具备3年工作经验
若拥有电信、医学影像、机器学习、深度学习、HPC或自然科学领域的领域专业知识更佳
精通C/C++和/或Python编程，深入理解软件工程设计、编程技巧与算法
具备扎实的数学基础，包括线性代数和数值方法
拥有并行编程经验，熟悉CUDA C/C++或OpenACC者优先
具备出色的沟通与组织能力，逻辑思维清晰，擅长问题解决、时间管理与任务优先级排序
工作职责
直接与关键应用开发者合作，深入了解其当前及未来的业务挑战，通过参考代码开发与直接贡献至应用程序，设计并优化核心并行算法与数据结构，提供基于GPU的最佳解决方案
紧密协同英伟达内部架构、研究、库、工具及系统软件等多部门团队，通过调研新架构对应用性能与开发者效率的实际影响，积极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
根据业务需要，不定期前往参加行业会议或进行开发者现场拜访与交流
优先资格
电信、医学影像、机器学习、深度学习、HPC或自然科学领域的领域专业知识
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球顶尖的GPU硬件与软件栈，技术视野处于行业绝对前沿
- 依托成熟平台资源，享有完善的培训体系与清晰的职级晋升通道
- 技术门槛极高，需持续跟进底层架构演进与最新编程语言特性
- 跨部门协调工作繁重，需在多方诉求中寻找技术平衡点
- 出差频率虽不高但需频繁对接外部开发者，对精力分配有一定要求
- 适合热爱底层技术、具备扎实数理基础与编程功底，且乐于通过技术赋能他人成长的硬核工程师
缺点 / 挑战
- 直接服务头部AI与科学计算客户，项目含金量高且极具挑战性
角色解读
- 纵向深耕：向首席GPU架构师或高级技术专家发展，主导核心算子库与编译器优化
- 横向拓展：转向AI平台产品经理或技术布道师，连接底层技术与上层应用生态
- 管理转型：积累足够技术影响力后，可带领开发者技术团队或专项攻坚小组
- 对接一线开发者，诊断其在AI/HPC场景下的算力瓶颈，并提供GPU层面的算法与代码级优化方案
- 深度参与公司底层软硬件架构评审，将前端开发者的实际痛点反馈至架构与设计团队，反哺下一代产品规划
- 维护并迭代官方参考代码库，编写高质量的技术文档与示例，降低开发者使用GPU生态的门槛
- 精通C/C++与Python，具备扎实的算法设计与软件工程能力
- 熟练掌握CUDA或OpenACC等并行编程框架，理解GPU内存层次与调度机制
- 具备优秀的线性代数与数值计算基础，能独立推导并实现高性能数学运算
- 出色的跨团队协作与技术沟通能力，能将复杂技术问题转化为清晰的解决方案
申请策略
- 关注年度技术大会动态，了解其最新软件栈更新方向
- 准备1-2个完整的GPU性能调优案例，面试时重点阐述问题定位、方案设计与最终收益
- 突出CUDA/并行编程实战项目，量化性能优化指标（如提速X倍、显存占用降低Y%）
- 强调与高校、开源社区或头部企业的技术合作经历，展现解决复杂工程问题的能力
- 列举主导的参考代码库、技术博客或专利，证明技术输出与布道能力
- 系统复习线性代数、数值分析与编译原理，夯实底层理论基础
- 深入研究NVIDIA核心库源码，掌握现代C++并发编程模式
- 提升英文技术文档阅读与撰写能力，适应跨国研发团队协作节奏
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经历，重点突出‘问题复杂度-技术方案-量化结果’
- 针对架构评估类问题，展示从基准测试、性能剖析到用户访谈的全链路方法论
- 面对技术权衡题，先明确核心约束条件，再给出多套备选方案及其利弊分析
- 请分享一个你使用CUDA优化过的高性能计算案例，遇到了哪些瓶颈？如何解决的？
- 如何评估新架构对现有开发者工作流的影响？你会建立怎样的反馈闭环？
- 给定一个矩阵乘法场景，请说明在GPU上的内存布局优化策略
- 当业务方需求与底层架构限制冲突时，你如何进行技术权衡与沟通？
- 精读主流并行编程指南及相关CUDA最佳实践手册
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值88
薪资福利
85较高
薪资福利处于行业领先水平，全面覆盖生活需求，职业稳定性强。
薪资信号偏高 (4.5千–7.0万/月)
福利待遇竞争性薪资、综合福利套餐
成长发展
92较高
技术栈极度前沿，深度参与底层架构设计，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CUDA、C/C++、Python、并行编程、线性代数、数值方法
业务类型profit_center
工作生活
65中等
总部提供弹性文化，但技术攻关期可能面临一定压力，出差安排灵活。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
88较高
致力于推动AI与计算科学的边界突破，社会价值与技术使命感强烈。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号定义计算新时代、让GPU成为电脑、机器人和自动驾驶汽车的大脑、做出持久的世界性影响
创新程度开拓性创新（行业首创）
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