英伟达
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师
硬件工程师
Ai工具应用
Gpu性能优化
功耗优化
数据分析
根因分析
系统架构
自动化测试
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖外企核心硬件团队、前沿技术栈、薪资福利优厚，技术挑战大且成长空间极高。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6万
比硬件工程师中位数高
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 200 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 硬件工程师 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责英伟达GPU系统从首次流片到量产的性能与功耗特征分析及优化
你需要通过设计实验、建立模型和跨部门协作，定位并解决计算、内存、互连及热设计等方面的系统瓶颈，将复杂数据转化为产品改进方案
最低要求
电气工程、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、流片后特征分析、硅片产品化或软硬件性能优化方面的整体经验
具有硅片bring-up、频率和功耗特征分析、产品分档以及跨工艺、电压、温度、工作负载和系统配置的每瓦性能优化的实际动手经验
深入理解GPU和系统架构，包括计算管道、内存层次结构、互连、CPU-GPU交互、调度、遥测和持续性能限制
具备设计受控实验、开发性能或功耗模型、分析大型数据集以及使用统计学方法从噪声中分离瓶颈和因果效应的经验
具备强大的编程和分析技能，熟练使用Python以及C、C++、SQL、JMP或同等工具中的一种或多种，并具有自动化测试、数据处理和可视化的经验
具备构建模糊的系统级问题并推动跨全球分布式多职能硬件和软件团队实现根因闭环的出色能力
具备优秀的书面和口头沟通能力
能够将复杂的技术问题转化为高管可决策的清晰选项
工作职责
负责从首次流片到量产期间，跨代表性应用、基准测试和产品配置的系统级GPU性能和功耗特征分析
推动性能和功耗特性产品化，将测量行为转化为固件、驱动、BIOS、平台和硅片建议，以满足产品目标和光速计划
设计实验，执行测试计划，并建立模型，以隔离GPU计算、内存、互连、CPU交互、供电和热限制方面的瓶颈
分析跨工艺、电压、温度、工作负载和分档的量产硅片数据，以量化每瓦性能权衡并识别因果优化机会
领导跨架构、设计、验证、软件/固件、功耗和热、可靠性、ATE、产品管理、制造和运营的多职能根因闭环
负责修复直至确认
建立可重用的自动化、可视化和闭环方法，以提高未来GPU项目的实验覆盖率、分析准确性、调试速度和学习能力
将复杂的系统信号转化为高管领导层关于特性就绪状态、产品配置、目标和项目风险的决策就绪选项
优先资格
有发布GPU性能或功耗特性的记录，可衡量地改善了应用性能、每瓦性能、产品细分或上市时间
具有为数据中心、游戏、汽车、机器人或嵌入式产品优化大型GPU、CPU、AI加速器或其他复杂SoC平台的经验
在GPU分析、工作负载特征分析、生产遥测、性能计数器或仿真到硅片相关性方面具有深厚经验
具有构建可重用的性能模型、测试框架或分析方法的经验，并被多个硅片项目或先进工艺节点采用
应用AI工具加速实验设计、异常检测、调试、分析或报告工作流程，并能描述可衡量的成果及用于保护正确性的防护措施
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于全球加速计算领导者的核心硬件团队，能接触最前沿的GPU架构与量产数据
- 技术壁垒极高，个人能力成长与行业认可度双丰收
- 外企文化，注重多元化与员工发展
- 需要处理极其复杂的跨领域系统问题（软硬件、热、功耗等），对逻辑分析和抗压能力要求高
- 涉及全球分布式团队协作，沟通与推动落地的成本较大
- 具备深厚计算机体系结构功底，热爱底层系统调优，且拥有极强跨部门沟通与问题解决能力的资深技术专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席系统架构师、技术专家或硬件/系统团队技术管理方向发展
- 在AI与高性能计算爆发的背景下，积累深厚的底层系统优化经验将极具行业竞争力
- 负责GPU系统从流片到量产的性能与功耗测试、建模与瓶颈分析
- 推动性能优化方案在固件、驱动和硅片层面的落地
- 跨部门协调解决复杂的系统级技术难题
- 深入理解GPU/系统架构及软硬件协同原理
- 精通Python及C/C++等编程语言，具备大数据分析与自动化测试能力
- 出色的实验设计、统计分析及跨团队沟通推动能力
申请策略
- 了解NVIDIA近期的GPU产品路线图及SCG团队的核心业务方向，准备1-2个解决过最复杂的系统级瓶颈问题的深度技术案例
- 突出在GPU/SoC性能与功耗优化方面的具体项目成果（如每瓦性能提升数据）
- 展示使用Python/C++构建自动化分析工具或性能模型的经验
- 强调跨职能团队（架构、固件、验证等）推动问题闭环的成功案例
- 深入学习最新的GPU架构特性及AI加速器的工作原理
- 提升在复杂数据集下的统计分析与机器学习应用能力，以应对海量量产数据的分析需求
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“系统级思考”和“数据驱动决策”
- 在跨部门协作问题上，强调“目标对齐”、“数据说话”和“建立共识机制”
- 在实验设计问题上，展现严谨的统计学思维和变量控制能力
- 请分享一个你从流片后数据中发现并解决的最复杂的系统级性能或功耗瓶颈的案例
- 在跨部门（如架构、固件、热设计）推动根因分析和修复时，你如何处理意见分歧？
- 如何设计实验来分离工艺、电压、温度（PVT）变化对GPU性能的具体影响？
- 你如何利用Python或AI工具提升性能数据分析的效率？
- 复习计算机体系结构、GPU微架构、功耗管理（DVFS等）及热设计基础知识
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值85
薪资福利
85较高
作为资深技术岗位，薪资处于市场较高水平，且提供具有竞争力的外企福利体系。
薪资信号偏高 (4.5千–7.5万/月)
福利待遇competitive benefits、continuous learning
成长发展
90较高
处于全球顶尖芯片公司的核心研发团队，接触最前沿的GPU架构与量产数据，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU、SoC、CPU、Python、C、C++、SQL、JMP、AI tools
成长机会continuous learning
业务类型profit_center
工作生活
70中等
外企通常注重工作生活平衡，但资深岗位及流片/量产关键期可能面临较高工作强度。
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
85较高
推动AI、科学发现等领域的加速计算发展，具有极高的行业使命感与社会价值。
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powering AI, gaming, robotics, autonomous systems, and scientific discovery
创新程度开拓性创新（行业首创）
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