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Solutions Architect
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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解决方案
解决方案
Gpu计算
Hpc
Pytorch
数字孪生
深度学习
科学计算
解决方案架构
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
前沿AI科研架构岗、技术成长极快、社会价值显著，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
3.8万
比解决方案中位数高
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 430 个在招 · 其中解决方案 9 个
市场机会
选择适中
台北 · 解决方案 · 12 个在招
职位详情
关于这个职位
负责推动AI for Science及物理AI解决方案在台湾地区的客户采纳，面向政府机构、高校及科研院所提供深度技术咨询与架构设计
需主导NVIDIA GPU平台在科学计算、数字孪生及深度学习场景的落地部署，并定期开展技术培训与生态合作，助力科研创新
最低要求
计算机科学、电气工程、机械工程、物理学、大气科学、应用数学或相关领域的硕士或博士学位（或同等经验）
在AI、机器学习、科学计算、HPC或解决方案架构领域拥有3年以上经验
具备扎实的Python编程能力
熟悉PyTorch等深度学习框架
具有Linux开发环境及GPU计算经验
出色的沟通与演示能力，能够与技术及高管受众有效互动
能够独立工作，同时在全球工程、产品及销售团队中高效协作
工作职责
推动NVIDIA Physical AI和AI for Science解决方案在台湾地区的客户采纳
与政府机构、研究机构、大学和企业客户对接，为科学计算、天气预报、工程仿真和数字孪生架构并部署AI解决方案
主导涉及PhysicsNeMo、Weather AI、Earth-2、Omniverse、Isaac Sim及相关Physical AI技术的深度技术交流
设计与优化NVIDIA加速计算平台上的端到端AI工作流
与内部工程和产品团队协作，加速新NVIDIA技术的客户采纳
开发参考架构、技术资产、演示案例和最佳实践，供台湾及APAC地区复用
为客户及生态系统合作伙伴提供技术研讨会、实操培训和高管简报
支持台湾地区战略性AI倡议及生态系统发展
优先资格
精通物理信息神经网络(PINNs)、神经算子或基于AI的数值模拟
了解Weather AI、Earth-2、气候建模、CFD、FEA或其他科学计算负载
有Omniverse、Isaac Sim、Cosmos、机器人仿真或数字孪生应用经验
熟悉Slurm、Kubernetes或分布式AI基础设施
在AI for Science或Physical AI领域有论文发表、开源贡献或技术领导力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI for Science与Physical AI技术栈
- 依托NVIDIA全球顶尖硬件平台与学术资源网络
- 职业履历含金量高，利于积累高端科研生态人脉
- 需频繁对接多元学术背景客户，技术转化周期较长
- 跨时区与跨团队协同要求高，对沟通与项目管理能力考验大
- 需持续跟进快速迭代的AI底层技术
- 适合具备扎实AI/HPC技术背景、热爱科研生态建设且擅长技术营销的复合型工程师或架构师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席解决方案架构师或技术总监方向发展
- 亦可横向拓展至AI商业化产品管理或区域技术战略负责人
- 长期可成为AI for Science领域的行业专家
- 作为技术与业务的桥梁，深入高校与科研机构推广NVIDIA AI算力平台
- 负责定制化AI工作流架构设计与技术交付
- 组织技术沙龙与培训，构建本地AI科研生态
- 掌握Python与PyTorch等主流AI框架
- 精通GPU计算、HPC及Linux环境开发
- 具备跨部门协同与客户技术方案宣讲能力
- 熟悉数字孪生或科学计算应用场景
申请策略
- 提前研究NVIDIA PhysicsNeMo与Earth-2技术路线
- 准备针对台湾高校科研痛点的定制化技术解答思路
- 关注公司亚太区AI生态合作动态
- 突出GPU加速计算、深度学习框架实战及复杂系统架构设计经验
- 量化展示技术赋能客户或科研成果转化的具体案例
- 强调跨文化沟通与学术圈层拓展经历
- 补充Omniverse或数字孪生平台实操经验
- 强化科学计算负载（如CFD/气候模型）的业务理解
面试指南
- 采用STAR法则结构化陈述项目背景、技术选型依据、实施难点与量化成果
- 运用类比法将底层算力优势转化为客户业务指标提升
- 以“试点验证+数据对比+长期ROI”策略降低客户迁移阻力
- 请分享一个你主导的AI/HPC解决方案从需求调研到落地的完整案例
- 如何向非技术背景的高校教授解释GPU加速计算的价值？
- 面对客户对现有传统计算方案的依赖，你如何推动技术迁移？
- 梳理过往3个以上涉及GPU并行计算或AI工作流优化的核心项目
- 复习NVIDIA最新AI for Science技术文档与竞品对比
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值88
薪资福利
85较高
薪资福利明确提及具竞争力且丰厚，符合头部科技企业标准，对补偿性动机满足度高。
薪资信号偏高 (2.8千–4.8万/月)
福利待遇competitive salaries、generous benefits package
成长发展
90较高
聚焦AI for Science与Physical AI前沿领域，提供顶级GPU平台与学术生态资源，技术成长与视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、GPU计算、Omniverse、PhysicsNeMo、HPC、Kubernetes
业务类型profit_center
工作生活
65中等
未明确提及弹性办公或WLB政策，但外企巨头通常具备较好基础保障；需频繁出差或对接多方客户，工作节奏可能偏紧凑。
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
直接参与推动AI赋能科学研究与公共治理（如气象预报），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
创新程度开拓性创新（行业首创）
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