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Developer Technology Engineer – AI
Developer Technology Engineer – AI
发布于 9 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
客户技术支持
并行计算
机器学习
深度学习
系统优化
高性能计算(Hpc)
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
前沿AI算力研发、薪酬竞争力强、技术成长极快，需兼顾客户交付压力。
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
5.0万
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 330 个在招 · 其中机器学习工程 16 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 390 个在招
职位详情
关于这个职位
负责在NVIDIA计算开发者技术团队中，针对深度学习、机器学习及HPC等领域开展前沿技术研发与性能优化
直接对接核心客户，理解业务痛点并优化其在GPU/CPU/DPU平台上的算力表现，同时协同架构与软件团队设计下一代计算平台与编程模型
最低要求
计算机科学、工程或相关专业硕士或博士学位
具备2年以上相关工作经验
扎实的C/C++基础，熟悉软件工程设计与编程技巧，或掌握AI算法与系统知识
具备加速计算经验，理想情况下熟悉CUDA C/C++/Python
具备良好的沟通能力和解决问题的能力
工作职责
深入研究并开发深度学习、机器学习、高性能计算(HPC)、图计算及数据分析等领域的尖端技术，进行深入分析与优化，确保在NVIDIA当前及下一代加速计算平台（包括GPU、CPU和DPU）上实现最佳性能
直接与关键客户对接，深入了解客户当前及未来需解决的核心问题，优化其工作负载以最大化平台性能
与NVIDIA内部的架构、研究、库、工具及系统软件团队紧密协作，共同设计并开发下一代计算架构、软件平台及编程模型
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的GPU架构与AI算力技术
- 直接服务头部客户，积累高价值行业经验
- 平台资源雄厚，技术成长路径清晰
- 需频繁对接外部客户，兼顾研发与技术支持双重角色
- 适合热爱底层编程与系统优化、具备扎实CS/工程背景，且愿意在技术深度与客户交互间平衡的求职者
缺点 / 挑战
- 对底层系统与数学功底要求极高，技术迭代快压力大
角色解读
- 可向资深系统架构师、首席技术专家方向发展
- 也可转向AI基础设施产品管理或核心技术销售支持
- 长期可深耕高性能计算与异构计算前沿领域
- 聚焦深度学习与HPC领域的底层算法研发与性能调优
- 直接面向核心客户进行技术对接与工作负载优化
- 协同内部软硬件团队参与下一代计算架构与编程模型的预研设计
- 扎实的C/C++编程与软件工程能力
- 熟悉CUDA等加速计算框架及并行编程范式
- 具备深度学习/机器学习/HPC领域的理论功底与实战经验
- 优秀的跨团队沟通与客户技术支持能力
申请策略
- 提前了解NVIDIA最新GPU架构特性与DevTech团队定位，准备1-2个完整的性能调优案例以备技术面深挖
- 突出C++/CUDA项目经验、高性能计算或AI模型优化案例
- 强调解决复杂工程问题的量化成果
- 体现跨团队协作与客户沟通经历
- 强化并行计算与内存优化技巧
- 深入研读CUDA编程指南与主流深度学习框架底层原理
- 提升英文技术文档阅读与客户汇报能力
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、技术选型、瓶颈分析、优化手段与最终收益
- 强调数据驱动的性能对比与可复现性
- 展现从系统视角出发的全局优化思维
- 请分享一个你使用C++或CUDA优化程序性能的完整案例
- 如何评估和优化一个深度学习模型在特定硬件上的推理延迟？
- 面对客户提出的定制化性能需求，你会如何拆解并落地？
- 复习计算机体系结构、缓存机制与并行计算基础
- 梳理过往项目中的性能剖析工具使用经验
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活70
使命价值80
薪资福利
85较高
提供极具竞争力的薪酬与全面福利，满足度高。
薪资信号偏高 (3.5千–6.5万/月)
福利待遇全面的福利体系
成长发展
92较高
聚焦前沿AI与HPC技术，直接参与下一代架构设计，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、CUDA、深度学习、高性能计算、并行计算
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
跨国科技企业通常提供较好WLB，但技术攻关与客户对接可能带来一定节奏压力。
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
推动AI与高性能计算技术发展，赋能千行百业数字化转型，社会与技术价值显著。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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