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Deep Learning Performance Architect
Deep Learning Performance Architect
发布于 4 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
Gpu架构
性能优化
机器学习框架
深度学习
计算机体系结构
高性能计算
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
顶尖大厂、前沿技术栈、高发展性动机，适合资深技术专家
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
比高性能计算中位数高
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 · 其中高性能计算 15 个
市场机会
选择面较广
上海 · 高性能计算 · 52 个在招
职位详情
关于这个职位
负责分析深度学习算法在不同架构上的性能，识别软硬件瓶颈并提出优化方案
深入探索深度学习应用中的新硬件特性与能力，优化深度学习硬件和软件架构，推动模型性能预测与分析，对动态技术环境下的系统性能产生显著影响
最低要求
计算机科学、电子工程、数学等相关领域的学士、硕士或博士学位
熟悉基于GPU或加速器的深度学习平台及软件栈
具备扎实的计算机体系结构背景
拥有系统架构设计和性能优化经验
熟悉机器学习和深度学习框架
工作职责
分析各种深度学习算法在不同架构上的性能表现
识别架构和软件性能瓶颈，并提出优化建议
探索深度学习应用中的新功能与硬件能力
优先资格
年以上相关方向的工作经验将被视为加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处全球AI算力核心企业，接触最前沿的GPU架构与深度学习技术
- 拥有顶级的技术团队和资源支持
- 对候选人的理论基础和工程实践能力要求极高，需同时懂硬件和软件
- 需要持续跟进快速迭代的AI硬件生态
- 适合对底层系统架构有浓厚兴趣、具备深厚计算机体系结构功底且追求技术极致的资深工程师或研究员
缺点 / 挑战
- 解决极具挑战性的底层性能问题，技术成就感强
- 性能优化往往面临复杂的权衡，工作压力较大
角色解读
- 可向首席架构师、技术 Fellow 方向发展，或在高性能计算、AI芯片设计领域成为行业权威专家
- 也可转向更广泛的系统软件或基础架构管理岗位
- 深入分析深度学习算法在特定硬件（如GPU）上的运行效率，定位性能瓶颈
- 设计并实施软硬件协同优化方案，提升训练和推理速度
- 评估新技术对深度学习任务的性能增益
- 精通计算机体系结构原理，特别是GPU或加速器架构
- 熟练掌握主流深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）及其底层实现
- 具备强大的性能剖析工具使用能力和系统级优化经验
申请策略
- 准备详细的过往项目案例，重点阐述如何发现瓶颈及解决思路
- 了解英伟达最新的硬件架构特性（如Hopper, Blackwell）
- 突出展示在高性能计算、GPU编程或深度学习框架优化方面的具体项目成果
- 量化性能提升数据（如加速比、吞吐量提升百分比）
- 强调跨软硬件协作的经验
- 深入研读CUDA编程指南或同类型加速器SDK
- 复习计算机组成原理与体系结构经典教材
- 关注最新顶级会议（如ISCA, MICRO, NeurIPS）关于系统优化的论文
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 重点展示问题分析的逻辑链条：从现象观察->工具定位->假设验证->方案实施->效果评估
- 请描述一次你通过修改代码或架构显著提升深度学习模型性能的经历
- 比较不同GPU架构在处理卷积神经网络时的差异
- 如何诊断一个分布式训练系统中的通信瓶颈？
- 解释Cache一致性协议在多核处理器中的作用
- 复习计算机体系结构核心概念（缓存层次、流水线、并行度）
- 熟悉常用性能分析工具（如Nsight Systems, Perf）
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
作为上市巨头企业的资深专家岗，通常提供具有市场竞争力的薪酬包和完善的福利体系，虽JD未明确具体数字，但行业地位暗示了高补偿水平。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–12.0万/月）
成长发展
95较高
该职位直接参与前沿AI硬件与软件架构的设计与优化，技术栈极度前沿，能提供极高的技能成长空间和行业影响力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Deep Learning、GPU、Accelerator、Computer Architecture、Performance Optimization、Machine Learning Frameworks
业务类型profit_center
工作生活
60中等
跨国科技巨头通常提供较好的工作环境，但高性能计算和架构优化岗位往往伴随较高的技术挑战和潜在的工作强度，WLB取决于具体团队节奏。
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
80较高
致力于加速全球AI、汽车和高性能计算应用的发展，推动技术进步，具有显著的行业价值和社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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