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Developer Relations Manager, cuOpt and Graph Optimization
Developer Relations Manager, cuOpt and Graph Optimization
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开发者运营
开发者运营
Ai For Science
Cuda
Cuopt
Gpu加速计算
Llm
图优化
开发者关系
技术布道
生态建设
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
前沿AI生态布道、技术栈领先、灵活办公但需高频出差。
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
6.3万
比开发者运营中位数高
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
上海 · 开发者运营 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
负责面向中国工业与研究社区的技术布道与生态建设，推广NVIDIA GPU加速计算方案（特别是cuOpt图优化及AI相关工具）
深入理解数据库与数据处理技术需求，分析技术请求并协同架构可复用解决方案
推动新产品早期采用，支持市场发布活动，并跨部门协作以赋能ISV、服务商及开发者生态
最低要求
工程、数学、物理、电子或计算机科学学士、硕士、博士学位（或同等经验）
年以上相关工作经验，专注于cuOpt、图优化、线性规划(LP)、混合整数线性规划(MILP)、车辆路径问题(VRP)及GPU加速优化算法
深刻理解加速计算、科学AI(AI for Science)、Agentic AI、物理AI以及初创公司、独立软件供应商(ISV)、数据存储、云服务提供商(CSP)服务和SaaS/平台提供的LLM生态系统
强大的分析与问题解决能力，对开发者具有深刻同理心
清晰的书面和口头沟通能力，有向高管和技术受众阐述价值主张的成功记录
强大的项目管理技能：能够规划、优先排序并同时推进多个项目，同时与内部和外部利益相关者合作
广泛了解科学AI、大语言模型(LLMs)、视觉语言模型(VLMs)、Agentic AI和物理AI的最新进展
对AI及其不断发展的增长充满热情，具备持续学习精神，自我驱动并专注于结果导向的活动
工作职责
深入了解中国研究者与开发者社区，分析技术需求，识别具有突破性的项目
连接NVIDIA工具与社区需求，向中国研究者、开发者社区、ISV和服务提供商推广NVIDIA工具、库和SDK
深入理解数据库系统和数据处理技术，包括cuOpt与图优化（作为针对LP、MILP和VRP工作负载的快速崛起的GPU加速优化引擎），以及相关软件生态系统、性能加速技术和AI驱动方法
发现新工作流程，识别ISV采用的障碍，并向产品团队反馈
推动新产品早期采用，支持发布和市场推广(Go-to-Market)活动
与NVIDIA业务拓展经理、解决方案架构师、开发者技术工程师、开发者营销及产品团队协作，与客户和社区互动
频繁使用会议工具，但需要部分出差
被授权找到完成工作并使合作伙伴成功的最优方式
优先资格
强大的cuOpt、图优化、LP、MILP、VRP及GPU加速优化算法技术背景
开发CUDA、运筹学、AI4S模型、机器人研究、数据库研究中的AI、ML/DL框架的经验
社区管理、开源(OSS)社区、学术联盟、加速计算开发、LLM训练/推理开发、机器人、API和微服务、编排平台、数据库解决方案和数据迁移技术的背景
在涵盖物流、供应链、智能制造、能源和交通的优化场景行业解决方案启用方面拥有实践经验
对软件工程和应用开发有经验及同理心
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与全球顶尖AI芯片与加速计算平台的生态建设，技术视野极具前瞻性
- 接触大量头部科研机构与ISV，能快速积累高价值的行业人脉与项目案例
- 外企扁平化管理与结果导向文化，赋予较大的自主决策空间与创新试错机会
- 完善的国际化培训体系与全球技术资源网络，助力个人品牌与技术影响力提升
- 技术栈更新极快，需保持高强度持续学习以跟上AI与硬件生态演进节奏
- 平衡商业转化目标与开发者社区信任度，需在技术中立性与产品推广间把握分寸
- 适合具备深厚算法与AI工程背景、热爱技术传播、擅长跨界沟通且能接受适度出差的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 需频繁出差参会与实地拜访，对时间管理与精力分配提出较高要求
角色解读
- 纵向深耕可晋升为首席开发者关系专家或区域技术生态负责人
- 横向转型至解决方案架构、技术产品管理或战略商务拓展方向
- 积累行业资源后，可向AI基础设施咨询或独立技术顾问方向发展
- 担任NVIDIA GPU加速计算与AI工具的技术布道者，深入对接中国工业界与学术界开发者社区
- 分析社区技术痛点与需求，协同内部产品与架构团队设计可复用的优化解决方案
- 推动新产品与SDK的早期采用，策划并执行市场推广与技术交流活动
- 收集生态反馈与落地障碍，反向驱动产品迭代与商业化策略调整
- 精通cuOpt、图优化及LP/MILP/VRP等GPU加速算法，具备扎实的底层数学与工程基础
- 熟悉AI for Science、LLM、Agentic AI等前沿技术栈及其在垂直行业的落地场景
- 出色的跨文化沟通与技术方案宣讲能力，能向高管与技术受众清晰传递价值主张
- 具备复杂项目管理能力，能并行推进多线任务并协调内外部利益相关方
申请策略
- 提前研究NVIDIA近期发布的AI4S与优化引擎白皮书，面试时能结合具体场景提出生态合作构想
- 关注目标社区的活跃议题，准备1-2个针对性技术答疑或工作坊设计方案以展现实战能力
- 突出cuOpt/图优化/LP/MILP等核心算法的实际落地项目与性能调优成果
- 量化展示过往技术布道、社区运营或ISV合作带来的采纳率提升与生态影响力
- 强调跨部门协同经验，特别是与产品、销售、架构团队联合交付复杂方案的案例
- 附上技术博客、开源贡献、大会演讲或专利论文，证明持续输出与行业认可度
- 系统梳理GPU加速编程模型（如CUDA、TensorRT）与主流AI框架的集成实践
- 强化商业思维，学习如何将技术指标转化为ISV与企业的ROI价值主张
面试指南
- STAR法则结构化回答：明确背景目标、你的具体动作、跨部门协作机制、可量化的业务/技术结果
- 技术诊断框架：从数据流、内存带宽、算子融合、调度策略四个维度拆解瓶颈，给出渐进式优化路径
- 价值传递逻辑：先共情开发者痛点，再客观对比基准测试，最后提供可验证的PoC与迁移工具链降低门槛
- 请分享一个你主导的技术布道或社区合作项目，你是如何推动早期采用并克服阻力的？
- 面对ISV在迁移到GPU加速方案时的性能瓶颈，你会如何诊断并提供架构级建议？
- 如何在保持技术中立性的前提下，有效向开发者传递NVIDIA产品的差异化优势？
- 请描述一次你需要同时协调产品、商务与工程团队推进复杂项目的经历
- 复习GPU并行计算原理与cuOpt底层求解器逻辑，准备至少一个完整调优案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值80
薪资福利
85较高
薪资处于外资科技巨头中上水平，福利体系完善，但具体数字未披露。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–8.0万/月）
成长发展
90较高
深度接触前沿AI与GPU优化技术，参与全球技术生态建设，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈cuOpt、图优化、GPU加速计算、AI for Science、LLM、Agentic AI
业务类型profit_center
工作生活
70中等
允许灵活安排工作方式，但需频繁出差与参会，整体WLB中等偏上。
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
80较高
致力于推动AI与科学计算的交叉创新，助力中国产业界技术升级，社会价值显著。
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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