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CPU Performance Developer Technology Engineer
CPU Performance Developer Technology Engineer
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公性能优化
性能优化
Hpc
并行计算
开源贡献
微架构
性能分析工具
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿CPU性能优化岗，技术栈硬核，行业前景广阔，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
5.7万
比性能优化中位数高
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
市场机会
选择不多
深圳 · 性能优化 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
负责在英伟达Grace/Vera CPU平台上研究、设计与实施性能优化策略，覆盖AI数据处理、科学计算及HPC等场景
通过剖析与分析从应用层到底层微架构的性能瓶颈，协助开发者突破效率极限，并为下一代CPU架构设计提供关键反馈
最低要求
计算机科学、计算机工程或相关专业本科及以上学历
年以上性能工程或CPU优化相关经验
熟练掌握C/C++和/或Python编程，深入理解算法与软件架构
扎实掌握CPU微架构、性能分析工具及优化方法论
具备CPU基准测试与瓶颈驱动型性能调优的成功记录
优秀的沟通与组织能力，能有效跨团队协作并管理多项优先任务
工作职责
与各行业开发者、研究人员及框架维护者协作，识别并解决AI、数据分析、仿真和数值计算等多样化工作负载中的性能挑战
对CPU性能进行剖析、分析与优化，范围涵盖从应用程序级算法到底层微架构的各个层面
贡献于开源框架、核心软件栈、参考实现及性能库，以充分释放CPU潜力
与英伟达的架构、研究、库、工具及系统软件团队紧密合作，提升整体平台性能
提供关键洞察，塑造下一代CPU设计、编译器工具链及开发工作流，以提升开发者生产力与吞吐量
优先资格
具有在CPU上优化AI或数据预处理流水线的经验
熟悉HPC应用、并行计算及分布式运行时环境
拥有SIMD指令集、底层intrinsics或向量化处理的实战经验
曾为开源性能工具或HPC框架做出贡献
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦英伟达自研Grace/Vera CPU，接触最前沿的硬件与软件协同优化技术
- 直接对接全球顶尖开发者与HPC/AI头部项目，技术视野与行业影响力极高
- 大厂平台资源雄厚，薪酬福利竞争力强，技术成长路径清晰
- 性能调优门槛高，需持续跟进底层微架构变化与复杂负载特征
- 技术迭代极快，需保持高强度学习以应对AI与HPC领域的快速演进
- 适合具备扎实底层系统功底、热衷于性能极致优化、且能在高压跨团队协作中保持技术热情的资深工程师
缺点 / 挑战
- 跨团队协作频繁，需平衡多方需求与优先级，沟通成本较高
角色解读
- 纵向深耕成为CPU性能优化与微架构设计的领域专家
- 横向拓展至系统软件、编译器开发或AI基础设施架构方向
- 积累深厚技术影响力后，可转向技术管理或首席工程师路线
- 深入剖析AI、HPC及科学计算负载在CPU上的性能瓶颈，从应用层算法到底层微架构进行全链路优化
- 与外部开发者及内部架构/工具团队紧密协作，将优化成果沉淀至开源框架与核心软件栈
- 基于实际负载调优数据，反向输出关键洞察，直接参与下一代CPU架构设计与编译器工具链改进
- 精通C/C++/Python编程，具备扎实的算法与软件架构设计能力
- 深刻理解CPU微架构原理，熟练使用各类性能剖析与基准测试工具
- 掌握并行计算、SIMD指令集优化及分布式运行时环境调优技巧
申请策略
- 提前研究英伟达Grace CPU架构特点及Devtech团队公开技术文章，展现技术匹配度
- 准备1-2个完整的性能优化案例，清晰阐述问题定位、调优手段与最终收益
- 突出5年以上CPU性能调优实战经验，量化展示benchmark提升比例或瓶颈突破案例
- 强调C/C++/Python编程能力及对微架构、性能分析工具的熟练运用
- 列出参与的开源项目贡献、HPC/AI流水线优化经验及跨团队主导的技术落地成果
- 深化对现代CPU微架构（如乱序执行、缓存层次、分支预测）的理解
- 系统学习性能剖析工具链（如perf, VTune, FlameGraph）及自动化基准测试框架
- 补充分布式计算与大规模并行调度系统的调优知识
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出‘问题定义-工具选型-假设验证-方案迭代-结果量化’的逻辑链条
- 强调数据驱动决策，说明如何利用profiling数据排除干扰因素，精准锁定热点代码段
- 展现全局视角，解释优化方案如何兼顾性能、功耗、可维护性及跨平台兼容性
- 请分享一个你主导的CPU性能优化案例，你是如何定位瓶颈并制定优化方案的？
- 面对复杂的AI数据处理流水线，你会如何设计性能剖析策略？
- 如何平衡底层微架构优化与上层应用兼容性之间的关系？
- 请谈谈你对SIMD向量化优化的实践经验及常见陷阱
- 复习CPU微架构核心概念与现代指令集特性，梳理常用性能分析工具的使用场景
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活65
使命价值75
薪资福利
85较高
JD明确提及极具竞争力的薪资与全面的福利包，符合一线大厂标准，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (3.8千–7.5万/月)
成长发展
80较高
岗位聚焦前沿CPU架构优化与HPC/AI交叉领域，技术栈处于行业顶端，虽未明确晋升通道，但技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、CPU微架构、HPC、并行计算、SIMD指令集、性能剖析工具
业务类型profit_center
工作生活
65中等
JD未明确办公模式与工时制度，但大厂通常配套完善，实际工作节奏与WLB需在面试中进一步确认。
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
75中等
身处AI与高性能计算高速发展赛道，技术成果可直接赋能全球开发者与科研创新，社会价值与技术使命感较强。
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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