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NVIDIA 2027 New College Graduate: Deep Learning and High-Performance Computing Engineering - China
NVIDIA 2027 New College Graduate: Deep Learning and High-Performance Computing Engineering - China
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高性能计算
高性能计算
Ai编译器
Cuda
Gpu架构
Llm推理优化
并行编程
性能剖析
性能建模
深度学习
高性能计算
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖技术平台、前沿算力研发导向、高成长空间，侧重现场攻坚与长期技术积淀
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
3.3万
比高性能计算中位数低
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 · 其中高性能计算 5 个
市场机会
选择适中
上海 · 高性能计算 · 35 个在招
职位详情
关于这个职位
面向2027届应届毕业生，负责深度学习与高性能计算相关领域的底层研发工作
岗位涵盖算子开发、并行计算、AI编译器系统、大模型推理优化及端到端训练等方向
主要职责包括参与GPU/CPU架构设计、神经网络性能建模与分析、并行处理及编译器编程，助力公司在AI与数字孪生领域的技术突破
最低要求
预计2027年毕业，拥有电气工程、计算机工程或相关专业的学士、硕士或博士学位
具备以下领域的相关经验：计算机体系结构经验（聚焦深度学习、并行编程、高性能计算系统、GPU计算、GPU架构、CPU架构之一或多个方向）
建模/性能分析、并行处理、神经网络架构、GPU加速、深度学习神经网络、编译器编程
性能建模、剖析、优化和分析
工作职责
参与算子开发（Operator Development）
参与并行计算（Parallel Computing）
参与AI编译器系统（AI Compiler Systems）
参与大语言模型推理优化（Large Language Model Inference Optimization）
参与强化学习（Reinforcement Learning）
参与深度学习（Deep Learning）
参与端到端训练（End to End Training）
进行性能建模、分析、预测与优化（Performance Modelling, Analysis, Projection Optimization）
开展计算机体系结构相关工作（涉及GPU/CPU架构、深度学习、并行编程、高性能计算系统）
进行建模/性能分析、并行处理、神经网络架构、GPU加速、编译器编程及性能剖析优化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的GPU架构与AI底层技术
- 平台资源雄厚，能直接参与大模型与高性能计算核心项目
- 技术成长曲线陡峭，履历含金量极高
- 技术门槛极高，需具备极强的底层系统能力与数学/算法功底
- 研发节奏快，对代码质量与性能指标要求严苛
- 竞争激烈，需持续保持高强度学习
- 适合计算机/电子相关专业背景扎实、热爱底层技术研发、具备极强自驱力与抗压能力的应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深高性能计算工程师、AI编译器架构师或深度学习系统专家方向发展
- 未来可延伸至AI基础设施架构设计或跨领域技术管理岗位
- 负责深度学习框架底层算子开发与性能优化
- 参与AI编译器系统及大模型推理加速的技术攻关
- 进行GPU/CPU架构相关的性能建模与并行计算优化
- 扎实的计算机体系结构与并行编程基础
- 熟练掌握GPU架构原理及CUDA编程
- 具备深度学习神经网络底层优化经验
- 熟悉性能剖析工具与编译器开发技术
申请策略
- 提前了解英伟达最新芯片架构及软件栈
- 准备针对底层性能优化的技术案例，面试时展现系统性思维
- 突出底层系统开发经历（如CUDA编程、编译器优化、性能调优）
- 详细列出参与的并行计算或深度学习框架相关项目
- 强调学术成果或顶级竞赛奖项
- 深入研读GPU架构白皮书与CUDA编程指南
- 掌握主流性能剖析工具（如Nsight, Perf）
- 补充分布式训练与AI编译器相关知识
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答
- 重点突出“问题定位-理论分析-工具验证-迭代优化”的闭环逻辑
- 用量化数据（如提速百分比、内存带宽利用率）支撑结论
- 请描述一次你优化并行计算代码或GPU内核的经历，瓶颈在哪里？如何解决的？
- 解释一下Transformer架构中的注意力机制计算复杂度，如何在硬件层面进行优化？
- 面对一个全新的深度学习算子，你会如何进行性能建模与剖析？
- 编译器前端与后端的区别是什么？你在其中扮演什么角色？
- 复习计算机组成原理、操作系统与编译原理核心考点
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
薪资福利对标一线科技巨头标准，具备较强市场竞争力，但JD未明确披露具体薪酬范围。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
95较高
岗位直接对接行业顶尖技术栈与核心研发团队，提供前沿技术实践机会与清晰的专家型成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、高性能计算、GPU架构、LLM推理优化、AI编译器、并行编程
业务类型profit_center
工作生活
60中等
研发类岗位通常以现场办公为主，技术攻关期可能存在一定工作强度，JD未提及弹性工时或远程政策。
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
聚焦AI与数字孪生等变革性技术，致力于解决行业级难题，技术成果具备显著的社会价值与产业影响力。
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transforming the world's largest industries and profoundly impacting society
创新程度开拓性创新（行业首创）
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