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AI Infra研发实习生（J97860）
AI Infra研发实习生（J97860）
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
硕士
PyTorch
CUDA
模型架构优化
分布式训练
大模型
推理引擎
Ai Infra
Gpu算子
AI 估算 · 4k–8k
大厂AI infra实习，技术前沿，薪资有竞争力，但实习通常无年终奖。
职位详情
关于这个职位
这是百度AI Infra团队的研发实习生职位，工作内容涉及分布式训练框架、大模型推理引擎、高性能GPU算子及模型架构优化
你将接触到前沿的AI基础设施技术，适合有扎实PyTorch/CUDA基础、对深度学习系统有热情的硕士生
最低要求
计算机、人工智能相关方向，硕士及以上在读
扎实的torch/cuda/tilelang等编程基础，熟悉常用的开源训推引擎
了解当前主流大模型架构与芯片架构，掌握大模型训推优化的基本方法
热爱AI技术，有挑战SOTA的意愿和激情
工作职责
参与百度百舸分布式训练框架的研发
参与百度百舸大模型推理引擎的研发
参与训推引擎中高性能GPU算子的研发
参与和训推性能有关的模型架构优化
AI 洞察
优缺点分析
- 百度作为AI大厂，提供前沿的AI Infra技术栈和丰富的 GPU 资源
- 参与核心分布式训练和推理引擎研发，技术积累含金量高
- 团队技术氛围浓厚，有机会与顶尖工程师合作学习
- 技术复杂度高，需要同时掌握系统、硬件和算法知识，学习曲线陡峭
- 实习期间可能面临较高的工作强度和 deadline 压力
- 竞争激烈，对编程基础和模型理解要求严格
- 适合对AI系统底层优化有浓厚兴趣，具备扎实编程基础（PyTorch/CUDA）的硕士生，期望在AI Infra方向深度发展
角色解读
- 从实习生成长为AI系统工程师，专攻分布式训练或推理优化
- 未来可发展为AI Infra架构师，负责大规模AI平台的设计与演进
- 积累大模型实战经验后，可转向算法研究或继续深化系统工程能力
- 参与百度百舸分布式训练框架的研发，优化大规模模型的训练效率
- 参与百度百舸大模型推理引擎的研发，提升模型服务性能
- 开发高性能GPU算子，并针对模型架构进行训推性能优化
- 扎实的PyTorch/CUDA/TileLang编程基础，熟悉常见开源训推引擎
- 深入了解主流大模型架构与芯片架构，掌握大模型训推优化方法
- 热爱AI技术，具备挑战SOTA的意愿和激情
申请策略
- 在简历和面试中展现对AI Infra的热情和主动性，如个人博客、开源贡献
- 提前了解百度百舸的产品定位和行业应用，体现业务理解
- 突出PyTorch/CUDA相关的项目经验，特别是分布式训练或推理优化
- 若有开源训推引擎（如 vLLM、DeepSpeed）的使用或二次开发经历，重点展示
- 强调对主流大模型架构的理解，如 Transformer、MoE 等
- 深入学习CUDA编程和GPU算子优化，掌握 Triton 等 DSL
- 了解主流推理引擎（如 TensorRT-LLM、vLLM）的架构与优化技巧
- 阅读相关论文和开源代码，加深对模型并行、显存优化的理解
面试指南
- 对于系统设计类问题，先明确目标（训练/推理），再拆解瓶颈，给出优化方案
- 对于代码题，注重正确性和效率，并解释优化思路
- 对于模型架构问题，从原理到工程实现，说明权衡
- 请解释Tensor并行和流水线并行的区别及适用场景
- 如何优化大模型推理的显存占用？请列举至少两种方法
- 手写一个简单的 CUDA kernel（如向量加法）
- 谈谈你对FlashAttention的理解，它为什么能加速？
- 复习分布式训练和推理的经典论文（如 Megatron-LM、vLLM）
匹配度报告
66
综合匹配度
百度AI Infra实习，前沿技术，快速发展，但需现场办公，工作强度可能较大。
适合人群
适合追求技术成长、愿意投入高强度学习的硕士生。
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95
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
60中等
大厂实习薪资有竞争力，福利完善，但实习期短，稳定性一般。
薪资信号未披露 (4K-8K/月)
成长发展匹配
95较高
参与最前沿的AI Infra研发，技术成长迅速，积累大模型核心经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、CUDA、分布式训练、大模型、推理引擎、GPU算子
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
现场办公，地点北京，未提及弹性工作，可能加班较多。
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
70中等
AI行业前景广阔，但实习偏技术底层，社会影响间接。
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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