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AI Infra 研发实习生（J99703）
AI Infra 研发实习生（J99703）
发布于 大约 17 小时前实习/见习
北京市 / 上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
CUDA
RDMA
NCCL
SGLang
LLM推理
vLLM
AI Agent
AI 估算 · 5k–8k
百度实习生薪资中等偏上，实习周期通常按月，技能要求高但属实习岗
职位详情
关于这个职位
加入百度AI Infra团队，参与AI Agent、GPU算子加速、推理框架优化等前沿技术研发，与顶级工程师合作，为百度智能云提供底层基础设施支持，表现优秀可转正
最低要求
本科及以上学历，27届在校同学，表现优秀者有转正机会
熟悉 NCCL 集合通信库 / RDMA 高性能网络协议
熟悉 vLLM、SGLang 等主流开源模型推理框架
对模型算法基础有一定了解
积极主动，态度认真，有志于在 AI Infra 方向深入发展
工作职责
AI Agent 与 Agent Inra技术研究跟踪，业务场景预研与落地
GPU 模型适配、算子开发、AI Coding 加速等相关技术和工具方法的调研与落地
新型算力网络架构预研与落地
AI 智能体研发，用于解决云底座各类问题的排查解决、产品使用、代码开发等场景
优先资格
有 CUDA 编程 / GPU 算子开发经验
了解 Llama.cpp、TensorRT-LLM 等推理优化工具
有 AI Agent、LangChain、AutoGen 等框架使用经验
熟悉 Kubernetes、Docker 等云原生技术
有相关方向的开源贡献或技术博客
AI 洞察
优缺点分析
- 接触AI Infra前沿技术（GPU集群、推理框架、网络架构），技术积累含金量高
- 百度大厂平台，资源丰富，有机会转正并获得正式offer
- 团队专注于解决高难度问题，成长速度极快，技能树全面
- 技术栈门槛较高，需要同时掌握网络通信、GPU编程、AI框架等多领域知识
- 实习期间可能需要快速学习并产出成果，工作节奏较快
- 涉及底层系统开发，调试难度大，需要较强的问题排查能力
- 适合对AI基础设施有浓厚兴趣、动手能力强、乐于挑战技术深度的计算机相关专业在校生
角色解读
- 从实习生转正为正式员工，逐步成长为AI Infra领域的专家
- 可向分布式系统、高性能计算、AI框架研发等方向深入发展
- 积累大厂实战经验，未来可晋升为技术骨干或架构师
- 研究和跟踪AI Agent及Agent Infra前沿技术，并进行业务场景预研和落地
- 负责GPU模型适配、算子开发、AI Coding加速等技术的调研与实现
- 参与新型算力网络架构的预研与落地，以及AI智能体研发，解决云底座问题
- 熟练掌握NCCL、RDMA等高性能通信协议，以及vLLM、SGLang等推理框架
- 具备CUDA编程或GPU算子开发经验，了解模型算法基础
- 了解AI Agent、LangChain等框架，熟悉Kubernetes、Docker等云原生技术
申请策略
- 关注百度智能云和AI Infra团队的技术博客，了解最新方向
- 在简历中明确标注可实习时间和持久度，增加竞争力
- 突出NCCL、RDMA、vLLM等相关技术项目经验，强调性能优化成果
- 展示CUDA编程或GPU算子开发的具体案例，附上代码仓库或GitHub链接
- 如果有AI Agent、LangChain等项目或开源贡献，重点描述
- 强调对AI Infra方向的热情和快速学习能力
- 提前熟悉vLLM、SGLang等推理框架的源码和架构
- 补强CUDA编程和算子优化经验，可以做一些小项目练习
面试指南
- 解释概念时结合原理和实际应用场景，展示对系统底层的理解
- 对于项目经验，使用STAR原则描述：背景、任务、行动、结果
- 对开放性问题，展现技术热情和系统性思考，提出合理的方案
- 请解释NCCL在分布式训练中的作用，以及如何优化AllReduce性能
- vLLM和SGLang在推理加速上的核心区别是什么？
- 介绍一下你做过的一个GPU算子优化项目，包括遇到的问题和解决方案
- 如何设计一个AI Agent来排查云服务器的网络问题？
- 你对AI Infra方向的理解，以及未来规划
匹配度报告
62
综合匹配度
百度AI Infra实习，前沿技术栈，成长空间大，但薪资和WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长、希望快速积累核心竞争力的在校生，愿意接受一线城市实习的挑战。
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90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
50较低
实习生薪资处于市场中等水平，但福利和稳定性依赖转正，整体补偿性一般。
薪资信号未披露 (5K-8K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿技术栈，项目挑战大，成长空间极高，发展性突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NCCL、RDMA、vLLM、SGLang、CUDA、AI Agent、LangChain、Kubernetes、Docker
成长机会表现优秀者有转正机会
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
实习需现场办公，地点为北京或上海，生活成本高，工作强度可能较大。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI基础设施是高速增长赛道，对社会有积极影响，使命感中等偏上。
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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