英伟达
Senior Application Engineer - Big Data
Senior Application Engineer - Big Data
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
云平台
大数据处理
开源社区
系统架构
GPU加速
Rapids
AI 估算 · 45k–80k
该职位要求12年以上资深经验，涉及GPU加速、大数据架构等前沿技术，且面向顶级科技公司，市场竞争力强，薪资水平处于行业高端。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于利用GPU加速Apache Spark大数据处理的高级应用工程师职位
你将作为技术专家，为重要客户和云服务提供商设计参考架构，并深度参与RAPIDS开源项目，推动大数据和机器学习工作负载的性能优化与成本节约
最低要求
计算机科学、计算机工程或相关领域的学士、硕士或博士学位
年以上的软件开发或研究工作经验
出色的编程技能，能够使用Python、Scala、Java或SQL熟练操作数据框
强大的问题解决能力以及面向客户的沟通技巧
了解开源大数据生态系统（如Apache Hadoop, Spark, Hive, Presto, Airflow, Kafka等）
能够成功与跨职能、跨组织和跨地域的团队合作
优秀的沟通、演讲和解释技术话题的能力
高效的时间管理技能，能够平衡多项任务
工作职责
担任RAPIDS Accelerator for Apache Spark的首席应用架构师
为主要行业垂直领域定义加速Apache Spark应用的参考架构
领导与选定客户和合作伙伴的技术合作，利用GPU加速其Apache Spark应用
与英伟达Spark工程团队紧密合作，参与架构设计和系统实现
与解决方案架构师合作，了解客户现有的大数据和机器学习/深度学习解决方案架构
定期与客户进行技术会议，讨论项目/产品路线图、功能、解决客户问题以及进行性能调优
构建并实施概念验证，以解决客户的关键业务需求
开发应用程序，以推广各行业垂直领域中加速数据分析和机器学习/深度学习的最佳实践
构建工具来分析数据处理工作负载，寻找加速和节约成本的机会
与全球主要的云服务提供商和Apache Spark供应商合作
参与开源社区（包括Apache Spark和RAPIDS）的技术讨论和贡献
优先资格
具备面向外部客户的技能和背景
有使用或接触过AWS、Azure、GCP或阿里云等云平台的经验
在主要开源项目（如Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Flink, Apache Kafka）中拥有Committer身份将是巨大的加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在英伟达这样的GPU和AI巨头工作，能接触最前沿的加速计算技术和行业顶级客户
- 技能积累：深度参与从开源项目到企业级解决方案的全链条，技术视野和实战能力会得到极大提升
- 行业前景：专注于大数据与AI的交叉领域，是当前及未来的技术热点，职业选择面非常宽广
- 沟通协调复杂：角色兼具技术专家和客户顾问属性，需频繁跨团队、跨公司沟通，对软技能要求极高
- 工作强度可能较大：作为高级技术专家，需要同时应对多个客户项目、开源贡献和内部研发任务
- 适合拥有深厚大数据技术背景、热爱解决复杂性能难题、并享受将前沿技术转化为客户价值的资深工程师或架构师
缺点 / 挑战
- 技术难度高：需要同时精通Spark底层、GPU编程和分布式系统，学习曲线陡峭，技术更新压力大
角色解读
- 技术路径：可向大数据架构专家、首席工程师或特定行业（如金融科技）解决方案权威发展
- 管理路径：凭借客户和项目领导经验，可转向技术团队管理、售前解决方案总监等岗位
- 行业影响：通过参与RAPIDS等顶级开源项目，有机会成为社区关键贡献者，建立个人技术品牌
- 作为技术专家，为金融、互联网等行业设计基于GPU加速Apache Spark的标准化解决方案架构
- 深度参与RAPIDS开源项目，与内部工程团队协作，推动Spark性能优化库的开发与落地
- 直接对接重要客户，通过技术会议、概念验证和性能调优，解决其大数据处理中的实际瓶颈问题
- 需要精通Apache Spark生态，具备12年以上用Python/Scala/Java进行大规模数据处理和应用的实战经验
- 必须拥有出色的客户沟通和问题解决能力，能够将复杂技术方案清晰传达给客户并推动落地
- 需要熟悉主流云平台（AWS/Azure等）和开源大数据工具链（Hadoop, Kafka等），了解其架构与集成
申请策略
- 深入了解英伟达在计算加速和AI领域的整体战略，思考该职位如何与公司更广泛的GPU生态协同
- 面试时除了展示技术深度，也应主动表达对技术赋能业务、解决客户实际痛点的热情和理解
- 重点突出12年以上使用Spark处理TB/PB级数据的项目经验，量化性能提升（如处理时间减少XX%）和成本节约
- 详细描述曾主导或深度参与的系统架构设计案例，特别是涉及性能优化、与云平台集成或解决特定行业问题的项目
- 展示与外部客户或合作伙伴成功进行技术对接、方案宣讲和问题解决的经验，体现沟通与影响力
- 如有Apache Spark或其他相关开源项目的代码贡献、Committer身份或技术博客/演讲，务必作为亮点列出
- 若对RAPIDS库不熟悉，可提前学习其官方文档和示例，尝试在个人项目中实践GPU加速Spark任务
- 加强在AWS EMR、Azure Databricks或类似云原生大数据平台上的实战经验，理解其与自建集群的差异
面试指南
- 对于技术问题，采用“背景-问题-分析-行动-结果-反思”的结构来回答，确保逻辑清晰且有数据/事实支撑
- 对于场景题和软技能题，重点展示你的系统性思考、权衡取舍能力，以及以客户/业务价值为导向的思维模式
- 请分享一个你遇到的最具挑战性的Spark性能调优案例，你是如何分析瓶颈并最终解决的？
- 如果客户有一个传统的基于CPU的Spark流水线，你如何评估其是否适合以及如何迁移到GPU加速方案？
- 谈谈你对RAPIDS Accelerator for Apache Spark架构的理解，你认为其核心优势和在哪些场景下可能面临局限？
- 描述一次你成功向非技术背景的客户或合作伙伴解释复杂技术方案并赢得其认可的经历
- 当项目需求、开源社区进展和内部研发优先级出现冲突时，你通常会如何权衡和推进？
- 深入复习Spark核心原理（如调度、内存管理、Shuffle）、常用性能调优手段，并准备相关实战案例
职位点评
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