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AI software application developers (CG)
立即应聘

AI software application developers (CG)

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市 / 北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Ai基础设施
Llm
Pytorch
Tensorflow
分布式系统
机器学习
深度学习

AI 估算 · 18k–30k

外资大厂AI开发岗位，技术门槛高，应届生薪资竞争力强，上海/北京月薪约2万左右。

职位详情

关于这个职位

该职位加入英特尔数据中心与AI事业部中国NEX团队，专注于AI软件应用开发，涉及大语言模型、机器人、视觉AI等前沿领域

你将参与构建大规模AI训练、推理和服务系统，优化分布式基础设施，并与全球工程师协作
适合对AI系统和分布式计算充满热情的应届毕业生

最低要求

计算机科学、人工智能、电子工程、机器人、数学或相关技术领域的学士、硕士或博士学位

精通Python、C/C++、Rust或类似编程语言
扎实掌握数据结构、算法、操作系统、计算机体系结构和软件工程基础知识
具备机器学习、深度学习和AI系统概念的基础知识
在软件开发、AI或分布式系统方面有课程、研究项目、实习、开源贡献或个人项目的经验
较强的分析和解决问题的能力，能够快速学习和应用新技术
良好的英语口头和书面沟通能力
较强的协作和团队合作能力，能够在全球和跨职能环境中有效工作
自我激励、结果导向，对技术创新和AI系统开发充满热情

工作职责

设计、开发和优化AI应用和基础设施的软件

构建可扩展且高效的AI训练、推理和模型服务系统
开发用于计算、通信、存储、调度和资源管理的分布式软件组件
研究和实施创新技术，以提高AI系统的性能、可扩展性、可靠性和效率
分析并优化硬件和软件栈中的系统瓶颈
与英特尔各地的工程师和研究人员合作，评估新兴技术并开发下一代AI解决方案
为AI平台的软件架构、原型设计、基准测试、性能分析和产品开发做出贡献
紧跟AI、机器学习、分布式系统和软件工程技术的最新进展

优先资格

AI模型训练和推理优化，包括LLM、多模态模型、视觉AI、机器人或物理AI

分布式AI系统和基础设施，如模型服务、分布式计算、调度、网络、存储和资源管理
强化学习、AI代理、机器人或智能决策系统
AI框架和工具，如PyTorch、TensorFlow、JAX、vLLM、SGLang或相关技术

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 英特尔作为全球科技巨头，提供稳定的职业平台和丰富的技术资源
  • 参与LLM、机器人、物理AI等前沿领域，技术成长空间大
  • 与全球顶尖工程师和研究人员合作，拓宽视野和人脉
  • 完善的培训和职业发展体系，支持长期成长
  • 仅限现场办公，工作灵活性较低
  • 作为跨国企业，可能需适应跨时区协作的节奏

缺点 / 挑战

  • AI基础设施开发涉及复杂技术栈，学习压力较大
  • 适合对AI系统和分布式计算有强烈兴趣，喜欢挑战前沿技术，并希望在大型国际平台开启职业生涯的应届毕业生

角色解读

  • 作为应届生进入英特尔，可深入接触前沿AI技术，积累大规模系统开发经验
  • 未来可向AI系统架构师、技术专家或研发管理方向发展
  • 凭借全球团队的资源，有机会参与行业级开源项目和标准制定
  • 设计和开发AI应用及基础设施软件，涵盖训练、推理和模型服务系统
  • 构建分布式计算组件，优化计算、通信、存储和资源管理
  • 研究并实施新技术，提升AI系统的性能、可扩展性和可靠性
  • 参与跨团队协作，评估新兴技术并开发下一代AI解决方案
  • 扎实的编程能力，精通Python、C/C++或Rust
  • 理解数据结构、算法、操作系统和计算机体系结构
  • 具备机器学习、深度学习基础，了解AI系统概念
  • 良好的英语沟通能力和团队协作能力

申请策略

  • 关注英特尔中国NEX团队的技术博客或开源项目，加深对团队工作的理解
  • 面试中展现对AI基础设施的热情和快速学习能力
  • 突出AI、机器学习或分布式系统相关的项目经验，包括课程设计、研究或实习
  • 展示编程能力和代码质量，可附上GitHub或个人项目链接
  • 强调解决复杂问题的能力，用具体事例证明分析能力
  • 英语能力需在简历中明确体现，尤其是技术写作和口头沟通
  • 提前学习PyTorch、TensorFlow等AI框架，并了解模型推理优化
  • 补充分布式系统知识，如消息队列、存储、调度等

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答行为问题
  • 技术问题需先澄清需求，再提出方案，并说明权衡
  • 结合项目经验展示深度思考，提及遇到的挑战和教训
  • 介绍一个你在AI或分布式系统方面的项目，你担任什么角色？
  • 如何优化一个深度学习模型的推理性能？
  • 描述一次你解决复杂技术问题的经历
  • 你对大语言模型基础设施有哪些了解？
  • 如何处理多线程或分布式环境下的并发问题？

职位点评

71
综合评分

前沿AI技术岗，发展空间大，但工作灵活性较低，适合以技术成长为核心动机的求职者。

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。

更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和前沿领域发展的求职者，尤其是希望在大平台积累核心技能的应届生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值75

薪资福利

60中等

英特尔作为跨国大厂，提供具有竞争力的薪资福利，但职位描述未提及具体薪酬和福利细节，整体处于市场水准。

薪资信号未披露（AI估算：18K-30K/月）

成长发展

90较高

职位明确强调接触前沿AI技术、大型基础设施和全球协作，提供持续学习和职业成长的机会，发展性动机得到高度满足。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Rust、LLM、PyTorch、TensorFlow、分布式系统、AI基础设施
成长机会career growth、continuous learning
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

职位要求现场办公，未提及弹性工作或远程选项，工作地点为上海/北京市区，生活便利性一般但灵活性较低。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

75中等

职位与AI基础设施的未来紧密相关，具有推动技术进步的意义，但社会直接影响相对间接。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号shape the future of AI infrastructure and intelligent systems
创新程度积极采用新技术

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