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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
性能优化
机器学习

AI 估算 · 15k–30k

AI基础设施技术稀缺，英特尔平台有竞争力，上海/北京薪酬高，应届月薪1.5-3万。

职位详情

关于这个职位

这是英特尔中国数据中心与AI团队（DCG China NEX）的AI软件应用开发岗位，面向应届毕业生

你将参与大规模AI基础设施和软件平台的开发，涉及LLM、机器人、视觉AI等前沿方向，并与全球团队合作
适合对AI系统研发有热情、拥有扎实编程基础的同学

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

熟练掌握Python、C/C++、Rust或类似编程语言
扎实理解数据结构、算法、操作系统、计算机体系结构和软件工程基础
具备机器学习、深度学习和AI系统的基本概念
通过课程、研究项目、实习、开源贡献或个人项目具备软件开发、AI或分布式系统经验
较强的分析和问题解决能力，能够快速学习并应用新技术
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，能够在全球跨职能环境中有效工作
自我驱动、以结果为导向，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应用与基础设施的软件

构建可扩展、高效的AI训练、推理和模型服务系统
开发计算、通信、存储、调度和资源管理等方面的分布式软件组件
研究和实现创新技术，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
与英特尔全球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智能体、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

  • 接触前沿AI技术（LLM、机器人、物理AI），技能成长快
  • 英特尔平台提供全球化协作环境，可与顶尖工程师和研究员共事
  • 工作内容涉及系统底层优化，技术含金量高，职业竞争力强
  • 岗位要求多语言编程和系统知识，学习曲线较陡

缺点 / 挑战

  • 需要适应跨时区协作，可能面临沟通和协调的挑战
  • 对性能和效率要求高，工作压力可能较大
  • 适合对AI系统底层开发有强烈兴趣，愿意在大规模分布式环境中挑战技术难题的应届毕业生

角色解读

  • 在AI基础设施领域深入发展，成为分布式系统和性能优化专家
  • 可逐步成长为技术负责人（Tech Lead）或架构师，主导大型AI平台设计
  • 英特尔全球资源丰富，可跨团队流动，向研究或管理方向发展
  • 设计、开发和优化AI应用与基础设施的软件，涵盖训练、推理、模型服务等环节
  • 构建分布式计算、通信、存储、调度和资源管理的可扩展系统
  • 与全球工程师合作，进行性能分析和系统瓶颈优化，推动创新技术落地
  • 扎实的编程能力，熟悉Python、C/C++或Rust
  • 对数据结构、算法、操作系统、计算机体系结构有深入理解
  • 具备机器学习、深度学习与AI系统的基础知识，并有相关项目经验
  • 良好的英语沟通能力和团队协作能力

申请策略

  • 关注Intel DCG China NEX团队的技术博客或发布会，了解其技术方向
  • 面试前准备系统设计和代码题，并思考AI基础设施的性能瓶颈问题
  • 突出AI相关的课程项目、实习或开源贡献，尤其是涉及大模型、分布式系统或性能优化
  • 展示编程能力，如Python/C++/Rust的项目代码质量
  • 强调团队合作和跨文化沟通经验
  • 深入理解PyTorch/TensorFlow等框架的底层实现，掌握vLLM/SGLang等推理优化工具
  • 学习分布式系统原理（通信、存储、调度），可阅读相关论文或参与开源社区
  • 提升英语书面和口头表达，为全球协作做准备

面试指南

  • 采用STAR法则描述项目，突出矛盾、行动和结果
  • 技术问题先明确目标，再拆解为系统设计或算法优化，提出多种方案并权衡
  • 强调数据驱动的分析，利用profiling工具定位瓶颈
  • 解释Transformer架构，并说明如何优化LLM推理速度
  • 描述一个你参与过的分布式系统或AI项目，如何解决扩展性问题？
  • 如何分析AI训练中的性能瓶颈？你会使用哪些工具？
  • 谈谈你对vLLM或SGLang等推理框架的理解
  • 如果你发现一个全局性的性能问题，会如何协作解决？

职位点评

75
综合评分

英特尔AI软件工程师岗，前沿技术栈与成长空间突出，但薪资未公开且需要现场办公。

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
适合以技术成长为核心驱动力、追求AI前沿领域成就的应届生，且不介意现场办公。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活55
使命价值78

薪资福利

70中等

该职位薪资未在JD中明示，但英特尔作为大型跨国企业，应届生薪资通常有竞争力；福利则需在offer阶段确认。

薪资信号未披露（AI估算：15K-30K/月）

成长发展

90较高

岗位聚焦前沿AI技术，提供与全球团队合作的机会，职业成长空间大，能满足强烈的技能提升需求。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Rust、LLM、PyTorch、TensorFlow、Distributed Systems、AI Infrastructure
成长机会career growth、continuous learning
业务类型ambiguous

工作生活

55较低

岗位要求现场办公，未提及弹性工作或加班情况；地点位于上海/北京，通勤便利性取决于公司具体位置。

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

78中等

AI基础设施是推动智能计算未来发展的关键领域，技术的前沿性和影响力为工作带来使命感。

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、direct impact on the future of AI infrastructure and intelligent computing
创新程度积极采用新技术

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