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AI网络通信库研发实习生（J97773）
AI网络通信库研发实习生（J97773）
发布于 大约 21 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
性能优化
CUDA
RDMA
NCCL
MPI
NVLINK
OpenMP
UCX
NVSHMEM
大模型训练/推理
AI 估算 · 5k–8k
基于北京研发类实习生市场行情，百度平台以及技术难度，月薪约5000-8000元。
职位详情
关于这个职位
该职位是百度AI网络通信库研发实习生，主要负责训练和推理通信库的开发和优化，涉及RDMA、GPUDirect RDMA、NVLink等前沿技术，使用C++/Python和CUDA进行性能分析与调优
适合对大模型训练推理底层技术有浓厚兴趣的同学，能深入参与高性能网络通信的系统优化
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，27届毕业生优先
对大模型的训练、推理场景有浓厚的兴趣，具有自我驱动和管理能力，能够针对系统的不足提出改进方案并推动实现
熟练使用C++/Python编程，熟悉CUDA、MPI、OpenMP等并行编程技术
良好的沟通协作能力，能够适应跨团队合作及多任务环境，抗压能力强，具有较强的责任心
工作职责
参与训练、推理通信库的开发和优化工作，针对通信协议和数据处理中的瓶颈进行深入分析与调试
针对模型训练、推理的遇到的性能问题分析和优化
使用性能分析工具（如 NVIDIA Nsight Systems）对通信库进行性能分析，定位性能瓶颈
跟踪 AI 通信领域的最新技术发展，包括 RDMA、GPUDirect RDMA、NVLink 等
持续关注大模型前沿技术及最新研究成果，评估其在公有云应用可行性，为后续产品迭代提供技术支持
优先资格
有通信库（NCCL/UCX/NVSHMEM）开发经验者优先
有网络相关顶会论文经验，比赛经验优先
AI 洞察
优缺点分析
- 接触AI通信前沿技术（RDMA、NVLink等），技术壁垒高
- 百度大平台，资源丰富，可参与真实大规模训练场景
- 积累底层系统优化经验，未来就业前景广阔
- 底层技术复杂，需扎实的并行计算和网络知识
- 工作强度可能较高，需要较强的自我驱动和抗压能力
- 实习岗位竞争激烈，对项目经验和编程能力要求高
- 适合对AI系统底层技术有浓厚兴趣、喜欢挑战性能优化难题、具备较强自学能力的计算机相关专业学生
角色解读
- 向AI系统工程师或高性能计算专家发展，深耕底层通信优化
- 有机会参与大模型训练推理的架构设计，成长为技术骨干
- 积累大厂经验后可转向分布式系统、云计算等方向
- 负责AI通信库的开发和优化，包括训练和推理场景下的通信协议与数据处理
- 使用性能分析工具（如NVIDIA Nsight Systems）诊断并定位性能瓶颈
- 跟踪RDMA、GPUDirect RDMA等前沿技术，并在公有云场景下评估可行性
- 精通C++/Python，熟悉CUDA、MPI、OpenMP等并行编程技术
- 熟悉通信库（NCCL/UCX/NVSHMEM）或有相关开发经验
- 具备性能分析和优化能力，能使用Profiling工具定位瓶颈
申请策略
- 在简历中体现对大模型训练推理的理解，展示技术热情
- 注意表达沟通协作能力，面试中准备相关项目案例
- 突出通信库或并行计算相关的项目经历，如NCCL使用或优化
- 强调C++/Python编程能力，以及CUDA、MPI等实践经验
- 如有网络或系统方向的论文/比赛经历，务必详细列出
- 提前学习RDMA基本概念和GPUDirect技术
- 熟悉NVIDIA Nsight Systems等性能分析工具
面试指南
- 对于原理类问题，先简述概念，再展开算法步骤，最后举例说明
- 对于优化问题，采用“问题分析-工具定位-方案实施-效果对比”的思路
- 请解释NCCL中AllReduce的Ring算法原理
- 如何优化GPU通信中的带宽利用率？
- 描述你使用CUDA编程解决的一个性能问题
- RDMA与TCP/IP相比有何优势？
- 在分布式训练中，如何定位通信瓶颈？
- 复习并行编程模型（CUDA、MPI）和常用通信库
匹配度报告
66
综合匹配度
百度AI通信库实习，前沿技术、高成长性，但薪资中等、WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长、不介意加班和现场办公的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利50
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利匹配
50较低
实习薪资处于市场中等水平，但未在JD中明确披露，福利不明确，补偿性动机满足有限。
薪资信号未披露 (5K-8K/月)
成长发展匹配
95较高
职位涉及前沿AI通信技术，技术含量高，能深度参与大模型训练推理优化，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RDMA、GPUDirect RDMA、NVLink、NCCL、CUDA、MPI、OpenMP、C++、Python
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB信息，互联网大厂实习生通常加班较多，生活化动机满足度低。
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大模型是高速增长赛道，参与底层通信优化具有技术使命感，但未直接提及社会价值。
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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