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Senior System GPU Performance Engineer
Senior System GPU Performance Engineer
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公硬件工程
硬件工程
Gpu性能优化
功耗管理
性能建模
数据分析
硅片表征
硬件工程
系统架构
跨团队协作
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖AI算力赛道、技术前沿、成长空间大，平台规范，需适应研发节奏
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
9.0万
比硬件工程中位数高
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 330 个在招 · 其中硬件工程 18 个
市场机会
选择面较广
上海 · 硬件工程 · 约 900 个在招
职位详情
关于这个职位
负责最大化生产级GPU系统的性能与功耗效率
通过连接工作负载行为、硅片能力、软件策略与平台限制，定位瓶颈并推动改进方案落地
需独立完成从假设提出到根因分析、方案集成及最终产品验证的全流程，将复杂的系统数据转化为更快、更高效且可预测的产品成果
最低要求
电气、计算机工程、计算机科学、系统工程或相关领域的学士或硕士学位（或同等经验）
年以上GPU或系统性能工程、后硅片表征、硅片产品化或软硬件性能优化相关经验
具备硅片启动、频率与功耗表征、产品分级以及跨工艺、电压、温度、工作负载和系统配置的能效优化实操经验
深入理解GPU及系统架构，包括计算流水线、内存层次结构、互连技术、CPU-GPU交互、调度机制、遥测技术及持续性能极限
能够设计受控实验、开发性能或功耗模型、分析大规模数据集，并使用统计学方法区分瓶颈与噪声的因果关系
熟练掌握Python及C/C++、SQL、JMP等至少一种编程语言与分析工具，具备自动化测试、数据处理与可视化经验
能够结构化处理模糊的系统级问题，并在全球分布的多功能软硬件团队中推动根因闭环
优秀的书面与口头沟通能力，能将复杂技术问题转化为高管决策所需的清晰选项
工作职责
负责从首次硅片到量产阶段，在代表性应用、基准测试和产品配置下，全面掌握系统级GPU性能与功耗表征
推动性能与功耗特性的产品化，将实测行为转化为固件、驱动、BIOS、平台及硅片建议，以满足产品目标并匹配极速开发周期
设计实验、执行测试计划并构建模型，隔离GPU计算、内存、互连、CPU交互、供电及散热限制等方面的瓶颈
分析跨工艺、电压、温度、工作负载和分档的生产硅片数据，量化能效权衡关系，识别因果优化机会
主导跨架构、设计、验证、软硬件、功耗与散热、可靠性、ATE、产品管理及制造运营的根因闭环，负责修复方案的确认落实
建立可复用的自动化、可视化及闭环方法论，提升未来GPU项目的实验覆盖率、分析准确性、调试速度与团队学习效能
向高管层转化复杂的系统信号，提供关于特性就绪状态、产品配置、目标设定及项目风险的决策就绪方案
优先资格
有成功交付GPU性能或功耗特性产品的记录，显著提升应用性能、能效比、产品细分或缩短上市时间
具备数据中心、游戏、汽车、机器人或嵌入式产品中大型GPU、CPU、AI加速器或其他复杂SoC平台的优化经验
精通GPU性能分析、工作负载表征、生产遥测数据、性能计数器或仿真到硅片的关联分析
具备构建可复用性能模型、测试框架或分析方法论的经验，并被多个硅片项目或先进制程节点采纳
曾应用AI工具加速实验设计、异常检测、调试、分析或报告工作流，并能说明可衡量的成果及保障正确性的边界条件
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处全球AI算力核心赛道，接触最前沿的GPU架构与数据中心产品
- 技术栈深厚且具备极高的行业壁垒，职业护城河宽
- 平台提供完善的培训体系与国际化协作环境，利于技术视野拓展
- 需同时应对软硬件多层级的复杂系统问题，调试周期长且容错率低
- 跨时区、跨职能团队沟通成本高，需极强的逻辑梳理与协调能力
- 对数据敏感性与实验严谨性要求极高，需持续跟进产品发布节点
- 适合具备扎实硬件基础、热爱底层系统优化、擅长用数据驱动决策且抗压能力强的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席性能架构师、高级技术专家方向发展，深耕底层硬件优化领域
- 积累经验后可转向系统级产品管理、技术总监或研发负责人岗位
- 长期发展可在AI加速计算、高性能芯片设计领域成为行业权威或技术顾问
- 负责GPU系统从流片到量产阶段的性能与功耗测试、瓶颈分析与优化方案设计
- 主导跨部门协作，将测试数据转化为驱动、固件或硬件层面的实际改进
- 向管理层汇报产品风险与特性就绪状态，提供决策支持
- 搭建自动化测试与数据分析框架，提升团队调试效率与实验覆盖率
- 深入掌握GPU/SoC架构、内存层次与互连技术，理解计算流水线与调度机制
- 熟练运用Python/C++进行自动化测试与大规模数据分析，掌握统计学实验设计方法
- 具备扎实的硅片启动、功耗表征与性能建模实操经验
- 优秀的跨团队沟通与项目管理能力，能结构化处理复杂系统问题
申请策略
- 提前研究英伟达最新GPU架构（如Blackwell/Hopper）及数据中心产品线技术白皮书
- 准备1-2个完整的项目案例，清晰展示“假设-实验-根因-落地-收益”闭环逻辑
- 突出8年以上GPU/系统性能优化实战经验，明确标注参与的产品代际与规模
- 详细列出主导的硅片启动、功耗表征或性能瓶颈突破项目，量化优化成果
- 强调Python/C++自动化脚本与数据分析工具的实际产出与提效比例
- 展示跨部门协作案例，证明推动根因闭环与方案落地的执行力
- 强化统计学方法与实验设计理论，掌握DOE与假设检验在实际调试中的应用
- 熟悉主流GPU性能分析工具（如Nsight, ROCm）及遥测数据采集流程
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，重点突出数据驱动决策的过程
- 强调跨部门协调的具体策略，如建立共享指标、定期同步机制与风险预警流程
- 量化最终的业务/技术指标提升，说明方案的可复用性与长期价值
- 请分享一次你通过数据分析定位复杂系统瓶颈并推动硬件/软件修复的经历
- 如何平衡性能提升与功耗/散热限制？请举例说明你的权衡策略
- 面对多团队并行且需求冲突的项目，你如何确保根因闭环按时交付？
- 如何用非技术语言向高管解释一项性能优化的商业价值？
- 复习GPU微架构关键概念（缓存一致性、内存带宽、指令调度、电源域管理）
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
岗位技术门槛高且要求8年以上资深经验，上海同类芯片研发岗位市场薪酬处于高位，整体待遇竞争力强。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–12.0万/月）
福利待遇competitive benefits
成长发展
90较高
岗位深度参与前沿GPU架构迭代与AI算力产品落地，技术栈高度前沿，内部持续学习与全球化协作平台提供极佳的专业成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU、Python、C++、性能建模、硅片表征
成长机会continuous learning
业务类型profit_center
工作生活
60中等
岗位涉及核心产品性能攻关，虽无明确加班规定，但需跟进产品发布节点，可能存在阶段性高强度工作节奏。
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
直接赋能全球AI基础设施与科学计算突破，社会影响力显著，技术成果能迅速转化为实际生产力。
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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