希音
AI平台开发习生（深圳）-2027届-暑期实习
AI平台开发习生（深圳）-2027届-暑期实习
发布于 大约 16 小时前实习/见习
深圳市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
分布式系统
GPU
CUDA
推理优化
vLLM
TensorRT-LLM
服务端开发
大模型训练/推理
AI 估算 · 8k–12k
大模型实习岗技术门槛高，薪资具竞争力，月薪按日薪折算约8-12k。
职位详情
关于这个职位
该职位为希音公司2027届暑期实习生岗位，专注于AI平台开发，涉及大模型训练/推理系统的研发与维护
你将接触前沿技术，优化推理性能，参与建设高效的AI开发组件，是进入AI系统工程的绝佳起点
最低要求
届毕业生，硕士及以上学历，计算机相关专业，英语四级及以上
熟练掌握C++，python开发语言、熟悉服务端编程
具有扎实的代码功底，熟悉常用的算法和数据结构
掌握操作系统、网络，软件工程、设计模式、数据结构、数据库系统、网络安全等专业知识
良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强，紧跟MLSYS发展动态
工作职责
负责AI平台相关系统(比如大模型平台，大模型训练/推理等)的研发与维护工作
针对高并发高吞吐场景持续优化推理性能，减低资源成本，提升系统可用性
包括但不限于建设相关的AI开发组件，支持业务需求，打造高效的AI平台
优先资格
熟悉大模型训练/推理过程中的算法、架构基础原理等，对大模型领域有强烈热情优先
在主流大模型推理框架（SGlang、vLLM、TensorRT-LLM 等）有深入使用或二次开发经验者优先
理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验
AI 洞察
优缺点分析
- 接触前沿的大模型技术栈，实战经验含金量高
- 公司平台大，国际化背景，为职业发展提供高起点
- 团队技术氛围好，有导师指导，成长速度快
- 技术深度要求高，需快速学习大模型推理框架和GPU优化
- 实习期间任务紧凑，可能面临高强度工作
- 竞争激烈，需在面试和工作中展现优秀的技术能力
- 适合对AI系统有强烈热情，具备扎实编程基础，渴望在技术前沿快速成长的研究生
角色解读
- 积累大模型系统工程实战经验，成长为AI平台核心工程师
- 可转向更深入的机器学习系统工程或AI研究员方向
- 在希音这样的大型国际化公司中，有机会参与高并发场景，拓宽技术视野
- 负责AI平台系统中大模型训练/推理等核心模块的研发与维护
- 针对高并发高吞吐场景进行性能优化，降低资源成本，提升系统效率
- 参与建设AI开发组件，支撑业务需求，打造高效、稳定的AI平台
- 扎实的C++和Python编程能力，熟悉服务端开发
- 数据结构和算法基础扎实，掌握操作系统、网络等计算机专业知识
- 了解大模型训练/推理原理，对GPU架构和CUDA有认知者优先
申请策略
- 关注希音的技术博客或开源项目，了解其技术栈和业务方向
- 提前准备一个与AI平台或性能优化相关的个人项目，展示动手能力
- 突出C++/Python项目经验，尤其是服务端高并发相关
- 强调算法与数据结构基础，展示解决复杂问题的能力
- 如有大模型、GPU优化或推理框架使用经历，务必重点呈现
- 学习主流推理框架如vLLM、TensorRT-LLM的内部原理
- 深入理解CUDA编程和GPU性能分析方法
- 熟悉分布式训练/推理的常用工具和框架
面试指南
- 对于原理问题：先清晰阐述核心概念，再结合实际例子加深理解
- 对于优化问题：遵循“分析瓶颈→设计方案→实施并验证结果”的步骤，强调数据驱动
- 对于编程题：先讨论边界条件和思路，再写代码，注意代码风格和正确性
- 请解释Transformer中自注意力机制的原理及计算过程
- 如何优化大模型推理的延迟和吞吐？请举例说明
- 描述一个你曾经优化过性能的系统，使用了哪些工具和策略？
- CUDA编程中，shared memory和global memory的区别是什么？如何优化访存？
- 编程题：实现一个LRU缓存，要求get和put操作平均时间复杂度O(1)
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂AI平台实习，前沿技术栈，发展性强，薪资面议，WLB不确定。
适合人群
最适合追求技术成长、渴望接触前沿AI系统、且能接受现场办公和一定工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
60中等
实习薪资处于市场中等水平，希音作为大型公司提供较好平台，但具体福利未在JD中提及。
薪资信号面议 (8K-12K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿大模型技术，技术栈先进，个人技能成长空间大，能积累宝贵的AI系统工程经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、大模型、CUDA、vLLM、TensorRT-LLM、GPU
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
实习要求现场办公，工作地点在深圳科技园，JD未提及弹性工作或WLB，存在加班可能。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
AI行业高速发展，职位处于技术前沿，对社会智能化有推动作用，但具体社会影响力未明述。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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