英伟达
Senior Solutions Architect - CRISP System
Senior Solutions Architect - CRISP System
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息技术与基础设施
GPU
LLM
SGLang
vLLM
TRT-LLM
AI 估算 · 35k–65k
资深架构师级别，AI行业需求旺盛，一线城市薪资水平较高，英伟达作为业界龙头薪酬有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为英伟达CRISP系统的资深解决方案架构师，你将成为团队的核心技术专家，为战略客户提供端到端的硬件与软件解决方案
你需要结合前沿的GPU/AI技术，与销售团队协作推动产品落地，并成为客户信赖的技术顾问
该职位涉及售前支持、方案设计、调试优化及知识分享，适合深度技术背景且善于沟通的资深人才
最低要求
BS/MS/PhD in Engineering, Mathematics, Physics, or Computer Science, or equivalent experience
+ years of work-related experience in deep learning/AI, AI system design, DevOps, cloud software development or high-performance computing.
Familiar with GPU/AI accelerators and ecosystems.
Experience in Linux OS and performance issue debugging.
Good understanding of the AI trends.
Strong analytical and problem-solving skills.
Good English communication skills.
工作职责
Work with sales to introduce NVIDIA technologies and products.
Account owner to promote products to customers, and bring feedback to product team.
Private or public workshops to illustrate and output NVIDIA’s offerings in details.
Debugging, tuning, testing during qualification, POC, integration and pilot.
Build good relationship with all levels of customers and become a trusted advisor.
Discover opportunities and guide customers to suitable solution.
Share knowledge across teams.
优先资格
AI application/frameworks/system development experience
LLM/CTR experience is helpful
vLLM/SGlang/TRT-LLM experience
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI浪潮最前沿，接触最先进的GPU计算和LLM技术栈，技术成长空间巨大
- 职位兼具技术与商业视角，能锻炼售前、沟通和战略思维能力
- 薪资待遇和福利在行业内具有显著竞争力，且公司文化鼓励创新
- 需要同时掌握硬件、软件和行业知识，学习曲线陡峭
- 售前岗位可能涉及频繁出差和客户沟通，工作节奏较快
- 该职位适合拥有5年以上AI/GPU相关经验，热爱技术且乐于与人协作的资深工程师
- 如果你既能深入技术细节，又能从商业角度为客户创造价值，这个角色将非常匹配
缺点 / 挑战
- 英伟达作为行业领导者，平台资源丰富，客户项目极具挑战性和影响力
- 需在高强度竞争环境中为客户提供最佳方案，压力较大
角色解读
- 在NVIDIA内部，资深架构师可向技术专家（如Principal Architect）或团队管理（如Architecture Team Lead）方向发展
- 积累丰富客户经验后，可转型为技术咨询或产品管理角色，影响NVIDIA产品路线图
- 由于AI行业持续爆发，该岗位经验可跨行业迁移至其他科技巨头或创业公司的高层技术岗位
- 与销售团队协作，向客户推广NVIDIA的GPU/AI产品和解决方案，并收集市场反馈
- 通过公开或内部研讨会，详细展示NVIDIA的技术能力，输出定制化方案
- 在项目评估、概念验证（POC）、集成和小规模试运行阶段负责调试、优化和性能调优
- 建立并维护与客户各级人员的信任关系，成为其技术顾问，并发现新商机
- 深厚的深度学习/AI系统设计经验，熟悉GPU加速器生态（如CUDA、TensorRT）
- 精通Linux操作系统及性能问题调试，具备DevOps或高性能计算背景
- 对AI技术趋势有深刻理解，能针对客户需求设计端到端解决方案
- 优秀的英语沟通能力，能够与全球团队及客户高效协作
申请策略
- 深入了解NVIDIA中国区的主要客户行业（如互联网、自动驾驶、金融），在面试中体现行业洞察
- 准备一个你主导过的技术方案案例，完整呈现从问题分析到方案落地的过程
- 突出深度学习或高性能计算领域的项目经验，特别是涉及GPU加速和端到端系统设计的案例
- 强调Linux性能调优、AI框架（如PyTorch、TensorFlow）和模型部署（如TensorRT、vLLM）的实际成果
- 展示与客户合作或售前支持的经历，量化你带来的业务影响
- 如有LLM或CTR相关经验，务必明确列出
- 熟悉NVIDIA的全线产品（如H100、A100、Jetson）和软件栈（CUDA、TensorRT、Triton Inference Server）
- 补充LLM推理优化知识，学习vLLM、SGlang、TRT-LLM等工具
面试指南
- STAR法则（情境-任务-行动-结果）：清晰描述背景、目标、你的具体行动和量化结果
- 技术方案类问题：先明确需求约束，再对比多个选项（成本、性能、可扩展性），最后给出推荐理由
- 行业趋势问题：结合NVIDIA的产品战略，表达自己的见解，并链接到实际客户案例
- 请描述一次你为客户设计端到端AI解决方案的经历，包括技术选型和权衡
- 在GPU性能调优中，你通常如何分析和解决瓶颈？请举例说明
- 针对一个大规模的LLM推理场景，你会推荐哪些NVIDIA技术和架构？
- 如何与不同角色的客户（如工程师、管理者）有效沟通技术方案？
- 你如何看待当前AI领域的技术趋势？NVIDIA在其中的竞争优势是什么？
职位点评
70
综合评分
一线AI巨头，前沿技术栈，高发展潜力，但工作压力较大且办公灵活性有限。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，如果你将前沿技术学习和客户影响力视为首要动机，这个职位极具吸引力。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展88
工作生活45
使命价值82
薪资福利
65中等
JD未提及具体薪资和福利，但英伟达作为行业龙头，薪资水平通常高于市场平均。然而因信息不透明，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展
88较高
职位核心涉及GPU/AI前沿技术，且客户项目多样化，技能成长空间极大。JD明确要求了解AI趋势，且pref qualifications包含LLM等新兴技术，发展性动机高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU、AI、Deep Learning、LLM、vLLM、SGlang、TRT-LLM、High Performance Computing
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD未提及远程工作或弹性工时，工作模式为现场办公，且售前角色可能伴随出差和客户响应压力。生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
82较高
AI行业处于高速增长期，英伟达的技术对行业有显著推动作用，职位能直接参与前沿创新，意义感较强。
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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