Hewlett Packard Enterprise 为运营混合云和人工智能驱动业务的组织开发企业级技术。其产品组合涵盖 HPE ProLiant 服务器、HPE Cray 高性能计算、HPE Alletra 存储、HPE Aruba 网络、人工智能平台和交钥匙人工智能工厂，以及以服务形式提供的 GreenLake 解决方案。HPE 还提供零信任和安全访问服务边缘（SASE）等安全能力，以及专业服务、咨询服务和支持服务，帮助大型组织实现基础设施现代化、管理数据中心环境，并大规模部署人工智能。
HPC与AI性能工程师——HPE混合办公，休斯顿
负责对HPE及竞品HPC和AI架构进行性能基准测试，覆盖计算、网络、内存、存储和软件。 优化高要求工作负载，并将可重复的测试结果转化为面向客户和技术团队的实用建议。
描述
- 负责跨CPU、GPU、网络、内存和存储平台的HPC与AI基准测试项目
- 通过性能模型和基准测试证据评估HPE及竞品架构
- 执行并评估科学、工程、LLM、AI训练与推理、存储以及I/O工作负载
- 诊断性能瓶颈，改进应用程序、AI框架、库、编译器、运行时和系统软件
- 运用并行计算、GPU加速、性能分析以及内存和I/O优化技术
- 产出可靠、可重复的性能结果，为HPE HPC和AI解决方案提供支持
- 向工程团队、客户和业务利益相关者传达技术结论
任职要求
- 至少6年HPC和AI工作负载经验，包括科学与工程应用、MLPerf、大语言模型、AI训练与推理、存储基准测试以及性能分析工具
- 深入理解涵盖CPU、GPU、加速器、内存、网络、存储和软件栈的HPC与AI架构
- 掌握并行与分布式编程方法，包括MPI、OpenMP、OpenSHMEM和算法设计
- 能够领导复杂的HPC与AI性能项目，并将结果转化为面向客户的建议
- 具备在Linux系统上分析和优化计算应用程序及基准测试的实践能力
- 具备C、C++、Fortran、Python、Linux脚本、编译器、MPI、MPI-IO、OpenMP以及AI框架和库的使用经验
- 具备使用NVIDIA GPU和AMD Instinct MI系列加速器的经验
- 具备使用CUDA、HIP、OpenMP目标卸载、OpenACC或类似编程模型的经验
- 具备在Linux系统上使用性能分析、跟踪和调试工具的经验
- 能够解读基准测试数据、定位性能限制并提出改进方案
- 具备较强的分析和解决问题能力
- 具备良好的书面和口头沟通能力
- 具备专业英语能力
- 拥有计算机科学、工程、数学、物理、化学、环境科学或相关技术学科的硕士学位
福利待遇
- 全面的福利计划，支持身体、财务和情绪健康
- 支持个人与职业成长的项目
- 兼顾职业和个人责任的灵活工作方式
- 包容的职场文化
- 混合办公安排
