英伟达
Solutions Architect – Accelerated Computing Libraries TPM
Solutions Architect – Accelerated Computing Libraries TPM
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
信息技术与基础设施
Product Management
Llm Inference
Distributed Training
Gpu Computing
AI 估算 · 40k–70k
英伟达作为AI芯片巨头，薪资竞争力强；该岗位要求高级经验和跨领域技术，市场稀缺度高，预估月薪4-7万。
职位详情
关于这个职位
作为英伟达的解决方案架构师，你将专注于加速计算库的技术产品管理，推动AI和加速计算库在各行业的采用
你需要深入理解客户工作负载，与全球产品和工程团队协作，将客户需求转化为产品改进
该职位要求5年以上技术行业经验，具备产品管理或技术项目管理背景，对GPU计算和AI软件栈有强烈兴趣
最低要求
年及以上技术行业经验，担任过解决方案架构师、系统工程师、机器学习工程师、产品经理或软件工程师等角色
拥有计算机科学、数学、电气工程、自动化或相关领域的硕士学位或以上
有产品管理或技术项目管理经验，包括定义产品需求、管理功能积压、协调跨职能团队、推动项目从概念到交付
对加速计算、GPU计算和AI软件栈有强烈兴趣，并有深入钻研新库、工具和框架的热情
有直接与外部或内部客户合作，理解需求、设计解决方案并推动技术采用的经验
强大的问题分析和定义能力，快速学习新技术，独立探索和验证解决方案的能力
优秀的沟通能力，能够向不同技术背景的听众清晰解释复杂技术概念，并能简洁有说服力地组织文档和演示
熟练的英语和中文书面及口语能力，用于与全球产品团队和本地客户协作
工作职责
通过与客户技术团队、本地现场团队和全球产品团队的紧密合作，推动关键NVIDIA AI和加速计算库在多个行业的采用
跟踪和推动本地SA团队与全球产品团队之间的联合项目，确保清晰的所有权、里程碑、执行状态以及从客户互动到产品路线图决策的反馈循环
深入理解客户的工作负载和需求，并将其映射到NVIDIA库，识别功能、性能和可用性差距
与NVIDIA产品和工程团队合作，通过功能请求、性能调整和路线图反馈，优先处理并缩小关键差距，将客户需求转化为具体的产品改进
跟踪和分析行业趋势和竞争对手的解决方案，并提供关于NVIDIA库应如何发展以更好满足市场和客户期望的见解
优先资格
拥有在AI/基础设施软件领域的产品或功能路线图所有权记录，包括收集市场和客户洞察、优先级权衡、将需求转化为已交付的产品改进
拥有高性能计算、分布式训练/推理或大规模系统性能优化背景
在AI、ML系统或性能优化方面有开源项目贡献、技术博客或公开演讲
有能力定义新问题空间，提出端到端解决方案架构，并在没有直接权力的情况下影响跨职能团队
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 英伟达是AI计算领导者，接触最前沿的GPU和加速计算技术
- 岗位兼具技术与项目管理，职业发展路径宽广
- 与全球顶尖团队合作，参与定义行业标准
- 需要同时处理多个技术项目，要求很强的跨团队协调和推动能力
- 技术更新快，需要持续学习最新AI框架和库
- 需频繁与客户及内部团队沟通，对中英文表达能力要求高
- 适合既有深厚技术背景（GPU/AI/HPC）又喜欢推动产品落地的技术型项目管理人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深解决方案架构师或技术总监方向发展，领导更大规模的技术推广项目
- 可转向英伟达内部产品管理岗位，直接定义AI软件库路线图
- 在AI和HPC领域积累深厚技术影响力，成为行业技术布道者
- 推动英伟达加速计算库在各行业的采用，与客户技术团队、本地及全球团队协作
- 管理和推进本地SA团队与全球产品团队的联合项目，确保项目里程碑和反馈闭环
- 深入分析客户工作负载，识别NVIDIA库的功能、性能差距，并推动产品改进
- 精通GPU计算、AI软件栈和加速计算库，能深入理解底层技术细节
- 具备产品管理或技术项目管理经验，能定义需求、管理路线图并协调跨团队资源
- 优秀的沟通能力，能用中英文清晰解释复杂技术概念，并影响非技术利益相关者
申请策略
- 了解英伟达当前产品路线图，在面试中体现对AI计算趋势的洞察
- 准备一个完整的案例，展示如何从客户需求推动产品改进
- 突出GPU/AI加速相关项目经验，尤其是LLM推理/训练优化
- 强调产品管理或技术项目管理经历，展示从需求到交付的完整案例
- 列出开源贡献、技术博客或演讲，证明技术影响力
- 补充大模型分布式训练和推理优化知识，如DeepSpeed、Megatron等框架
- 学习NVIDIA CUDA、cuDNN、TensorRT等加速库的使用
- 提升项目管理能力，熟悉Jira等工具
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出量化成果和技术细节
- 技术类问题：基础原理 + 具体实践 + 对比分析，展示深度
- 沟通类问题：从听众角度出发，使用类比和具体数据
- 描述一个你推动跨团队技术项目的经历，你是如何处理冲突和优先级？
- 你对LLM推理加速有哪些理解？如何评估不同加速方案的性能？
- 你如何向非技术客户解释GPU加速的价值？
- 你如何看待NVIDIA当前加速库的优劣势？如何改进？
- 深入复习NVIDIA CUDA、TensorRT、Megatron-LM等库的原理
职位点评
74
综合评分
英伟达AI架构TPM岗，技术前沿、薪资优厚、成长极快，但WLB一般。
更适合这类人
最适合追求技术前沿和职业成长、愿意投入高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
英伟达薪资竞争力强，福利优厚，但JD未明确具体数字，故为市场水准以上但未披露具体细节。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
福利待遇competitive salaries、generous benefits package
成长发展
90较高
该岗位涉及最前沿的AI计算技术，与顶尖团队合作，成长空间极大，但JD未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU Computing、AI、LLM Inference、Distributed Training、HPC
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及远程或弹性工作，地点为北京/上海，推测需现场办公，且岗位强度可能较高。
工作模式仅现场办公
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
AI计算推动行业变革，社会影响力正面，但JD未突出使命感。
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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