英伟达
Developer Technology Engineer – AI
Developer Technology Engineer – AI
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Cuda
Gpu加速
Hpc
并行编程
算法优化
线性代数
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
顶尖大厂核心研发岗，前沿技术栈，高薪高成长，但需应对高强度技术挑战与出差
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
5.5万
比机器学习工程中位数高
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 510 个在招 · 其中机器学习工程 24 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 400 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责与关键应用开发者合作，理解其痛点并优化基于GPU的核心并行算法与数据结构
你需要通过参考代码开发或直接贡献应用，提供最佳解决方案，并与NVIDIA内部架构、研究及系统软件团队协作，影响下一代软硬件平台的设计
最低要求
拥有领先大学的工程学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）
年工作经验
虽非强制要求，但具备电信、医学影像、机器学习、深度学习、高性能计算(HPC)或自然科学领域专长者优先
精通C/C++和/或Python编程，深入理解软件工程设计、编程技巧和算法
扎实的数学基础，包括线性代数和数值方法
具备并行编程经验，理想情况下熟悉CUDA C/C++或OpenACC
具备强大的沟通和组织能力，逻辑思维清晰，良好的时间管理和任务优先级排序能力
工作职责
直接与关键应用开发者合作，了解他们当前和未来解决的问题
crafting and optimizing core parallel algorithms and data structures to provide the best solutions using GPUs, through both reference code development and direct contribution to the applications.
与NVIDIA内部的架构、研究、库、工具和系统软件团队紧密协作
通过调查对应用性能和开发者效率的影响，影响下一代架构、软件平台和编程模型的设计
不时出差参加行业会议以及拜访开发者现场
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI和算力爆发的最前沿，接触全球最先进的GPU技术和生态
- 英伟达作为行业标杆，简历含金量极高，利于长期职业发展
- 薪酬福利体系完善，具有国际竞争力的薪资结构
- 对候选人的技术深度要求极高，尤其是并行编程和数学基础，入门门槛高
- 适合热爱底层技术、具备扎实数理基础和编程能力，且喜欢与人打交道、乐于解决复杂工程问题的资深软件工程师
缺点 / 挑战
- 工作内容兼具深度（底层算法）广度（跨团队协作），技术挑战性强且有趣
- 需要频繁出差和与不同背景的开发者沟通，对软技能和时间管理有较高要求
- 作为连接层角色，需要在满足内部产品路线图和外部开发者需求之间寻找平衡，压力较大
角色解读
- 成为GPU计算领域的资深技术专家或首席工程师
- 转向更广泛的系统架构设计或软件开发领导角色
- 在AI基础设施、高性能计算或特定垂直领域（如医疗影像、自动驾驶）建立深厚的专业壁垒
- 作为技术与应用的桥梁，深入理解开发者在使用GPU解决复杂问题时的痛点
- 编写和优化基于GPU的核心并行算法与数据结构，提升应用性能
- 参与下一代GPU架构和软件平台的早期设计与反馈，确保开发者体验
- 维护与外部开发者社区及内部各技术团队的紧密联系
- 精通C/C++和Python，具备优秀的软件工程素养
- 熟练掌握并行编程模型，特别是CUDA或OpenACC
- 扎实的数学基础（线性代数、数值分析），能够处理复杂的算法问题
- 出色的沟通协调能力，能在跨团队和多利益相关者环境中高效工作
申请策略
- 准备几个具体的技术难题解决案例，展示你的思维过程和最终方案
- 了解英伟达最新的GPU架构特性（如Hopper/Blackwell）及相关软件栈（如TensorRT）
- 突出展示使用CUDA/OpenACC进行高性能并行编程的具体项目案例
- 强调在算法优化、数据结构设计方面的成果，最好有量化性能提升的数据
- 体现跨团队协作经验，特别是与硬件、软件或外部客户沟通合作的经历
- 列出相关的学术背景或专利论文，证明扎实的数学和理论基础
- 深入复习线性代数和数值分析方法，确保理论根基牢固
- 如果缺乏CUDA经验，建议学习并实践基础的GPU并行编程项目
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，重点突出Action中的技术细节和Result中的量化指标
- 技术深度挖掘：从宏观架构到微观指令级优化，展示你对计算机体系结构的理解
- 用户视角：在回答协作类问题时，始终围绕‘如何帮助开发者更高效地解决问题’这一核心
- 请描述一个你优化的并行算法案例，你是如何分析瓶颈并提升性能的？
- 在C++和Python之间，你会如何选择用于GPU加速任务的编程语言？为什么？
- 如何处理多线程/多进程中的数据竞争和同步问题？
- 如果开发者反馈你的API难以使用或性能不达标，你会如何应对？
- 请解释一下线性代数在图形渲染或机器学习中的应用场景
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
英伟达作为上市巨头，提供极具竞争力的薪资和全面的福利包，远超市场平均水平，能极好地满足补偿性动机。
薪资信号偏高 (4.0千–7.0万/月)
福利待遇comprehensive benefits package、highly competitive salaries
成长发展
95较高
该职位直接参与定义下一代计算架构，接触前沿AI和HPC技术，技术成长空间巨大，是极佳的职业发展平台。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、GPU、CUDA、Parallel Algorithms、Deep Learning、HPC
业务类型profit_center
工作生活
60中等
虽然公司文化支持多样性，但职位明确要求偶尔出差，且作为核心研发岗，工作强度和技术挑战可能带来一定压力，WLB中等。
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
职位致力于推动AI在机器人、自动驾驶等领域的突破，具有显著的社会影响力和行业使命感，能满足意义感动机。
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make a lasting impact on the world、define the next era of computing
创新程度开拓性创新（行业首创）
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