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Hardware Development Engineer Intern - AI/ML Systems
Hardware Development Engineer Intern - AI/ML Systems
发布于 6 个月前实习/见习
深圳市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
硬件工程
嵌入式系统
模型优化
电子设计
硬件加速器
AI/ML
FPGA
软硬件协同优化
AI 估算 · 5k–8k
深圳硬件开发实习生，AI/ML系统，高科技实习
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于AI/ML系统硬件开发的暑期实习岗位
你将加入亚马逊Lab126团队，参与消费电子产品的软硬件协同设计与优化，特别是针对设备端AI应用的部署
核心工作涉及硬件设计、软件算法实现以及跨团队协作，旨在为即将毕业的硕士生提供宝贵的实践经验
最低要求
普通话、英语流利（听说读写）
目前就读于电气工程、电子工程、计算机工程或相关STEM领域的硕士项目
必须处于硕士项目的倒数第二年（毕业时间在2026年11月至2027年9月之间）
具备C/C++和Python等编程语言的经验
具备AI/ML技术和框架的知识与经验
了解AI部署的硬件系统，包括嵌入式系统设计和硬件加速器
能够在深圳暑期每周工作5天，至少持续3个月
愿意在深圳工作并与国际团队合作
工作职责
与硬件工程团队和软件开发团队紧密合作，优化设备端AI部署
协助消费电子应用的软硬件协同优化，包括架构设计和系统集成
参与AI硬件加速器的电子电气设计、故障排除和组件测试
在嵌入式系统上实现和优化用于AI/ML模型部署的软件算法
探索包括剪枝、量化、架构优化和软硬件协同优化在内的优化方法
支持工程构建的硬件设计准备，并参与硬件开发评审
协助整理整个开发周期的技术文档
根据需要与供应商和制造团队紧密合作
根据需要在国内和国际出差前往供应商现场，以确保项目按计划进行
优先资格
消费电子产品电子设计知识
具备AI/ML系统部署和模型优化技术（如剪枝、量化等）的经验
具备FPGA开发和嵌入式编程经验
了解数字信号处理基础知识
具备软硬件协同设计方法论经验
了解设备端AI推理优化
熟悉AI硬件加速器和定制芯片（例如边缘AI处理器）
具备实时系统约束和功耗优化经验
优秀的中英文口头和书面沟通能力
强大的组织和解决问题的能力
具备批判性思维能力
积极主动，自我驱动
有技术实习经验
有电子设计和AI/ML实现的过往经验或课程学习
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 顶尖平台与前沿领域：在亚马逊Lab126参与知名消费电子产品的研发，直接接触设备端AI这一技术热点，简历含金量高
- 完整的项目实践：并非打杂，而是参与从设计、优化到测试、文档的全开发周期，能获得宝贵的软硬件协同实战经验
- 国际化视野与网络：与中美团队协作，并可能接触供应商，能快速提升跨文化沟通能力和建立行业人脉
- 明确的职业跳板：针对特定毕业时间的硕士生设计，是进入亚马逊或同类科技公司硬件研发部门的绝佳通道
- 技术门槛高：需要同时具备扎实的硬件设计知识、嵌入式编程能力和AI算法理解，对知识复合度要求极高
- 工作强度与节奏：作为研发实习生，需跟上项目进度，可能面临技术难题和紧凑的时间安排，需要较强的抗压能力
- 竞争激烈：亚马逊的实习岗位申请者众多，需要与众多顶尖院校的候选人竞争，对个人背景和技能匹配度要求严格
缺点 / 挑战
- 该职位非常适合对硬件和AI交叉领域有强烈兴趣、具备扎实工程基础、追求技术挑战，并希望在国际化团队中快速成长的理工科硕士生
角色解读
- 技术纵深：实习经验可为你未来成为专注于AI芯片、边缘计算或消费电子硬件的研发工程师打下坚实基础
- 职业广度：在亚马逊这样的平台，接触从设计到制造的全流程，未来可向系统架构师、技术项目经理等复合型角色发展
- 行业前景：深度参与设备端AI前沿领域，积累的经验在自动驾驶、物联网、智能硬件等高速发展的行业极具竞争力
- 你将参与AI硬件加速器的电子电气设计、测试和故障排除，这是将AI模型高效部署到设备的核心硬件环节
- 你需要实现并优化在嵌入式系统上运行的AI/ML软件算法，并探索剪枝、量化等模型优化技术，以提升性能
- 你的工作核心是软硬件协同优化，需要与硬件和软件团队紧密协作，共同完成从架构设计到系统集成的完整流程
- 你还需要支持技术文档整理，并可能参与供应商沟通和差旅，确保项目开发进度
- 核心编程能力：必须熟练掌握C/C++和Python，这是进行底层硬件交互和AI算法开发的基础
- AI/ML技术栈：需要对AI/ML框架有实际了解，并理解模型部署、优化（如剪枝、量化）的基本原理
- 硬件系统知识：必须理解嵌入式系统设计和硬件加速器（如FPGA、定制AI芯片）的工作原理，这是软硬件协同的基础
- 语言与协作：流利的中英文能力是硬性要求，因为需要与中美团队及供应商进行高效沟通和协作
申请策略
- 仔细研究亚马逊Lab126和其产品线（如Echo），了解其技术方向和公司文化，在申请材料中体现你的了解和兴趣
- 严格按照要求准备中英文双语简历，并确保所有申请信息（如学校英文全称）填写准确无误，展现你的细致和职业素养
- 突出相关项目经验：重点描述与嵌入式系统、FPGA开发、AI模型部署或优化相关的课程设计、科研项目或竞赛经历，并量化成果
- 展示技术技能矩阵：清晰列出C/C++、Python、TensorFlow/PyTorch等工具和框架的熟练程度，以及EDA工具、硬件描述语言的使用经验
- 证明软硬件结合能力：通过具体事例说明你如何在一个项目中同时处理硬件设计和软件算法，体现协同思维
- 体现语言与协作能力：如有国际交流、团队项目领导或跨专业合作经验，应予以强调，以证明符合国际化团队要求
- 深化AI部署实践：如果缺乏经验，可通过在线课程或开源项目（如TensorFlow Lite for Microcontrollers）快速学习模型在嵌入式设备上的部署与优化流程
- 补充硬件知识短板：复习数字电路、计算机体系结构，并尝试学习一种硬件描述语言（如Verilog/VHDL）或FPGA开发工具的基础操作
面试指南
- STAR框架：针对行为类问题（如项目经历、团队协作），使用情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)的结构来组织答案，确保逻辑清晰、重点突出
- 技术原理+实践结合：回答技术问题时，先简要说明核心概念或原理，然后立刻关联到你自己的学习、实验或项目中的具体应用，展现理解深度
- 展现热情与匹配度：在回答动机类问题时，将个人兴趣、技能与公司/岗位的具体需求（如Lab126的产品、设备端AI的方向）紧密结合，表达出真诚且经过思考的求职意愿
- 请介绍一个你参与的软硬件结合的项目，你在其中扮演什么角色？遇到了什么挑战，如何解决的？
- 你如何理解剪枝和量化在AI模型部署中的作用？能否谈谈你实践或学习过的具体方法？
- 如果给你一个在嵌入式设备上部署轻量化CNN模型的任务，你的整体思路和关键考虑因素是什么？
- 描述一次你需要与背景不同的团队成员（如硬件工程师和软件工程师）协作完成任务的经历
- 你为什么对亚马逊Lab126和这个硬件开发实习岗位感兴趣？
职位点评
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