英特尔
AI Research Engineer/Scientist
AI Research Engineer/Scientist
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Ai推理
Ollama
Pytorch
Vllm
大语言模型
模型量化
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
英特尔中国研究院前沿AI研究岗，技术栈顶尖、成长空间大，要求现场办公，适合追求技术深度的博士级人才。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
4.5万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
28 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 310 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位在英特尔中国研究院从事前沿AI研究与工程工作，致力于开发高效算法以加速大型AI模型（如LLM、VLM）的部署
你将专注于模型压缩与后训练量化等创新技术，推动AI模型在英特尔各类计算平台上的高效应用
最低要求
AI、计算机科学、电气工程、自动化或相关领域的博士毕业生
在开发创新AI算法以压缩和加速解决关键业务需求的最先进模型方面具有强大的技术专长
具有后训练量化的实践经验
熟悉各种AI推理框架，如vLLM、Ollama和OpenVINO
精通PyTorch、C/C++以及Python和Shell等脚本语言
自我激励，对前沿AI研究有强烈的热情
工作职责
在英特尔中国研究院开展前沿AI研究与工程工作
与团队成员紧密合作，开发高效的算法解决方案，以加速驱动智能体和物理AI系统的大型AI模型
专注于开创性的算法创新，使大型AI模型能够在英特尔计算平台上高效部署，应用于客户端、边缘、云和数据中心
优先资格
具有大型AI模型（如LLM、VLM和VLA）4位和1.58位后训练量化的实践经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托英特尔强大的软硬件生态和计算平台，能接触到最前沿的AI底层优化技术
- 作为跨国巨头企业的研究院，研究资源丰富，平台起点高，有利于积累深厚的技术壁垒
- 软硬件协同优化需要深入理解底层硬件架构，学习曲线较陡峭
- 适合拥有AI相关博士学位，对大模型底层优化、量化和推理加速有浓厚兴趣，且希望在软硬件协同领域深耕的研究型人才
缺点 / 挑战
- 大模型推理加速和量化是极具挑战性的前沿领域，技术迭代极快，需要持续保持高强度的学习和研究状态
角色解读
- 从初级研究员/工程师成长为AI算法领域的资深专家或首席科学家
- 可深入参与英特尔核心计算平台的底层AI优化，积累行业顶尖的软硬件协同优化经验
- 未来可向AI架构师、研究团队负责人或技术管理方向发展
- 在英特尔中国研究院进行前沿AI研究，开发高效算法以加速大型AI模型
- 专注于模型压缩、后训练量化（如4-bit和1.58-bit）等技术创新
- 推动AI模型在英特尔各类计算平台（客户端、边缘、云、数据中心）上的高效部署
- 具备AI、计算机或相关领域的博士学位，拥有扎实的算法开发能力
- 精通PyTorch、C/C++、Python等编程语言，熟悉vLLM、OpenVINO等AI推理框架
- 对大模型量化、推理加速有深入理解和实践经验
申请策略
- 了解英特尔在AI PC、边缘计算及数据中心AI加速方面的最新战略布局，在面试中展现对软硬件协同优化的思考
- 重点突出博士期间的研究方向，特别是与大模型压缩、量化（如PTQ、QAT）和推理加速相关的项目或论文
- 展示在PyTorch、C++及推理框架（如vLLM、OpenVINO）上的实际工程落地经验
- 深入学习大模型后训练量化技术（如4-bit、1.58-bit量化），熟悉英特尔OpenVINO工具包的底层优化原理
- 提升C++高性能编程能力，以应对底层算法的工程化部署需求
面试指南
- 采用STAR法则描述项目：明确业务痛点（如大模型推理延迟高），阐述技术方案（如采用特定量化算法或算子融合），量化最终成果（如速度提升X倍，精度损失控制在Y%以内）
- 请详细介绍你在博士期间参与的大模型量化或推理加速项目，遇到了哪些技术瓶颈及如何解决？
- 在4-bit或1.58-bit量化中，如何平衡模型精度损失与推理速度提升？
- 请对比vLLM、Ollama和OpenVINO在推理架构和适用场景上的差异
- 如何将PyTorch训练的模型高效部署到C++环境并针对特定硬件进行优化？
- 复习大模型推理优化的核心论文（如SmoothQuant、AWQ等），并准备1-2个自己主导的从算法设计到C++工程落地的完整案例
- 了解英特尔最新的AI硬件架构及其对软件栈的要求
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
作为跨国巨头企业的应届博士AI研究岗，薪资福利体系完善，整体薪酬在市场中具备较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–5.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦前沿AI大模型量化与推理加速，依托顶尖的计算平台，技术成长空间和技术壁垒极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、C/C++、Python、Shell、vLLM、Ollama、OpenVINO、LLM、VLM、VLA、Post-training quantization
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
职位明确要求现场办公，且作为前沿AI研究岗，可能面临一定的研发压力，WLB情况未明确说明。
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
80较高
致力于推动大型AI模型在各类计算平台上的高效部署，赋能智能体和物理AI系统，具有较高的行业前瞻性和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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