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百度
AI Infra研发工程师(J99641)
立即应聘

AI Infra研发工程师(J99641)

发布于 2 天前

实习/见习

上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
GPU
PyTorch
容器
模型压缩
分布式训练
大模型
vLLM
Megatron

AI 估算 · 4k–7k

百度实习薪资约200-300元/天,按22天计,月薪4400-6600元。技术岗在业内属中等偏上。

职位详情

关于这个职位

这是一个AI基础设施研发实习岗位,你将参与百度大模型在国产GPU上的训练和推理优化,深入底层软硬件加速,接触前沿技术并推动产品落地

适合对AI系统、高性能计算有热情的同学

最低要求

本科及以上学历,有一定程度的计算机相关专业知识背景

优秀的编码能力,熟悉Python/C/C++至少一项,有扎实的算法及数据结构基础,有良好的编程习惯
熟悉容器工作原理,容器运行时、容器网络等技术
熟悉PyTorch,了解Megatron、vLLM等大模型训推框架,做过测试、开发等工作
有独立的分析问题和解决问题的能力
有强烈的责任心,较强的学习能力和沟通能力
实习周期至少5个月

工作职责

大模型在国产GPU上的训练和推理的优化

大模型在国产GPU芯片的软硬件平台和算子的加速优化
AI大模型推训优化的前沿技术研究和产品落地
搭建与维护评估基础设置,为大模型推训提供快速且准确的评估反馈

优先资格

对GPU芯片架构有一定了解者优先

有大规模训练推理实践经验者优先
具备以下至少一个领域的深度实践经验优先:
推理优化:负载均衡、模型压缩(蒸馏/量化)、缓存策略、异构计算加速
训练优化:分布式训练、显存优化(如Zero/Offload)、混合精度、MoE架构调优

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 处于AI大模型风口,技术栈前沿,能深入国产GPU底层优化,含金量高
  • 百度作为BAT之一,平台大、资源多,实习经历认可度高,转正机会好
  • 能接触到完整的模型训练推理链路,从算法到工程全面锻炼
  • 国产GPU生态尚不成熟,可能面临工具链不完善、文档少等问题,需要较强的问题解决能力
  • 实习周期至少5个月,时间较长,需要投入大量精力

缺点 / 挑战

  • 技术门槛较高,需要同时掌握深度学习框架、系统编程和硬件知识,学习曲线陡峭
  • 适合计算机基础扎实、对AI系统和高性能计算有强烈兴趣、愿意接受挑战的实习生

角色解读

  • 从实习生转正为正式员工,深入AI Infra领域,成为大模型系统优化专家
  • 积累大规模分布式系统和底层硬件优化经验,可向架构师或技术专家方向发展
  • 接触国产芯片生态,成为稀缺的跨芯片平台优化人才,职业前景广阔
  • 参与大模型在国产GPU上的训练和推理性能优化,包括算子加速和软硬件协同调优
  • 研究并落地前沿的AI加速技术,如模型压缩、混合精度、分布式训练等
  • 搭建和维护评估基础设施,为模型推训提供快速准确的性能反馈
  • 扎实的编程能力,精通Python/C/C++,熟悉数据结构和算法
  • 熟悉容器技术(Docker/K8s)和PyTorch框架,了解大模型训推框架如Megatron、vLLM
  • 对GPU架构和并行计算有基本理解,有分布式训练或推理优化经验更佳

申请策略

  • 在简历中突出独立解决问题的能力,可附上技术分享或解决bug的案例
  • 面试前后多了解百度昆仑芯等国产芯片的进展,展现对国产化的热情
  • 突出GPU编程(CUDA)或分布式训练项目经验,如用PyTorch跑过大规模模型
  • 强调容器化部署、模型推理优化(如TensorRT、ONNX)相关经历
  • 如有开源贡献或技术博客,展示对AI Infra的关注和深入理解
  • 系统学习PyTorch源码和分布式训练原理(如DDP、FSDP)
  • 动手实践模型压缩(量化、剪枝)工具,理解vLLM等推理框架
  • 熟悉Linux内核和网络方面的系统知识

面试指南

  • 对于优化类问题,先分析瓶颈(计算/访存/通信),再针对性提出方案(如算子融合、量化、流水线并行等)
  • 对于系统知识问题,先给出基本原理,再结合实际项目经验说明如何应用
  • 对于开放性问题,展示逻辑思维和深度思考能力,可适当承认不了解但会快速学习
  • 请解释PyTorch中DDP的原理及其与FSDP的区别
  • 如何优化一个Transformer模型在GPU上的推理速度?请列举具体方法
  • 容器网络的工作原理是什么?如何调试容器内网络问题?
  • 请描述你之前项目中遇到的一个性能瓶颈,以及如何分析和解决的
  • 对国产GPU芯片架构的了解有多少?你觉得它们的优势和挑战是什么?

匹配度报告

64
综合匹配度

大厂AI系统岗,技术前沿学习机会多,但实习薪资一般,需现场办公。

适合人群
适合以技术成长为首要目标的实习生,期望在AI Infra前沿领域积累硬核经验。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利40
成长发展95
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

40较低

实习薪资水平中等,但百度的品牌和福利(食堂、班车)可为实习生提供不错体验。

薪资信号未披露(AI估算:4K-6K/月)

成长发展匹配

95较高

该职位技术深度和广度兼备,涉及AI系统前沿,能极大提升个人技能和职业竞争力。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU、大模型、分布式训练、PyTorch、容器、模型压缩
业务类型ambiguous

工作生活匹配

50较低

实习需现场办公,未提及弹性工作,互联网公司工作强度可能较大。

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

参与国产AI芯片生态建设,助力技术自主可控,有较强的使命感和行业价值。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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