英特尔
AI Software Engineer Intern
AI Software Engineer Intern
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Pytorch
分布式计算
大模型推理
性能优化
深度学习系统
软件工程
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿AI Agent技术深耕、平台资源雄厚、侧重工程落地，但需接受高频现场办公
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
8.0千
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
47 个在招 · 其中人工智能 5 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 400 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI智能体核心框架的开发与性能优化，设计并改进Agent运行时、内核及任务执行架构
深入探索复杂场景下的规划、推理与工具调用机制，构建Agent基础设施
同时负责性能评估、监控框架搭建及生产环境部署，推动AI技术在软件工程效能与自动化流程中的落地应用
最低要求
计算机科学、人工智能、软件工程或相关领域的硕士或博士在读学生
熟练掌握Python，具备扎实的编码能力和良好的软件工程实践
深入理解深度学习系统或大模型推理至少一个方向（包括但不限于PyTorch / TorchDynamo / FX / Inductor、LLM推理工作流如KV cache、prefill / decode阶段、对大语言模型的理解超越API层面，涵盖推理行为、性能瓶颈与工程约束）
具备强大的问题分解能力，能够将复杂的工程问题建模为可执行的AI Agent任务结构
工作职责
AI Agent核心框架开发与性能优化：设计、开发并优化AI Agent运行时、Agent内核及任务执行框架
研究复杂任务场景下Agent的规划、推理、工具调用与执行机制，持续提升执行效率、系统可靠性与可扩展性
Agent核心基础设施与能力建设：开发并增强Agent核心组件，包括工作流、记忆系统、工具使用及多Agent协作
优化上下文管理、任务编排、状态管理与执行流水线，提升复杂环境下的自主运行与决策能力
Agent性能分析与生产部署：构建Agent系统的性能评估、剖析与监控框架
识别并解决大规模复杂负载下的性能瓶颈，推动Agent技术在软件工程生产力、智能运维及自动化工程工作流等领域的实际应用与落地
优先资格
具备大模型量化技术经验
熟悉主流推理加速或部署框架
了解或具备底层内核、算子或性能优化经验
有将AI Agent部署至真实任务的实战经验
熟悉自动化测试、基准测试、CI或性能分析工具等复杂工程系统
在模型、系统、编译器、加速或Agent框架方面有开源贡献
能够保证至少4个月的实习期，且每周现场办公4天或以上
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托英特尔顶级硬件与软件生态，接触最前沿的AI Agent与大模型推理技术
- 拥有完善的导师带教体系与国际化研发平台
- 实习经历含金量高，对后续求职或深造极具加分作用
- 技术栈极深，需同时兼顾底层系统优化与上层Agent逻辑设计，学习曲线陡峭
- 适合计算机/AI相关专业硕博在读生，具备扎实的系统编程基础、强烈的技术探索欲及优秀的问题解决能力
缺点 / 挑战
- 对代码质量、性能指标与工程规范的要求极高，交付压力大
角色解读
- 可向AI系统架构师、大模型推理优化专家或AI Infra负责人方向发展
- 积累一线大厂核心算法工程经验后，具备向研究型工程师或技术管理岗晋升的潜力
- 负责AI智能体（Agent）核心运行框架与内核的代码实现及性能调优
- 设计复杂任务下的Agent规划、推理与工具调用逻辑
- 搭建性能监控与评估体系，推动技术在生产环境的落地部署
- 精通Python编程与软件工程规范
- 深入掌握深度学习框架（PyTorch）及大模型推理机制（如KV Cache、Prefill/Decode）
- 具备优秀的系统架构思维与复杂问题拆解能力
- 熟悉性能剖析工具与CI/CD流程
申请策略
- 提前了解英特尔AI战略及近期技术发布
- 准备1-2个完整的技术项目案例，重点说明架构设计思路与性能瓶颈突破过程
- 保持英语阅读与沟通能力以适配外企环境
- 突出Python项目经验、深度学习框架二次开发或大模型推理优化细节
- 强调系统性能调优成果（如延迟降低、吞吐量提升的具体数据）
- 展示开源社区贡献或复杂工程系统搭建经历
- 深入研读PyTorch源码及TorchDynamo/FX编译机制
- 补充大模型量化、算子融合与推理加速（如vLLM、TensorRT）相关知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 先阐述问题背景与技术选型依据，再分步骤说明具体实现方案与调优手段，最后用量化指标证明效果
- 若遇盲区，坦诚说明并展示快速学习与推导能力
- 请介绍你优化过的深度学习模型或推理框架的具体过程
- 如何设计一个支持多Agent协作的任务调度系统？
- 面对大模型推理中的显存瓶颈，你会从哪些维度进行排查与优化？
- 复习操作系统、计算机网络与数据结构基础
- 梳理个人项目中的技术难点与解决方案
职位点评
薪资福利75
成长发展92
工作生活45
使命价值80
薪资福利
75中等
英特尔作为知名跨国企业，实习津贴处于市场中上水平，且福利体系完善，但对实习生而言薪资并非核心吸引力，整体满足度良好。
薪资信号市场水准 (6.5–9.0千/月)
成长发展
92较高
岗位深度聚焦AI Agent核心框架与大模型推理优化，技术栈前沿且工程挑战性强，能极大提升底层系统与AI工程化能力，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、AI Agent、PyTorch、LLM Inference、KV Cache、性能优化
业务类型cost_center
工作生活
45较低
明确要求每周现场办公4天及以上，且为纯现场办公模式，通勤与灵活性受限；高强度技术研发节奏可能伴随一定加班压力，WLB一般。
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AI Agent在软件工程效能与智能运维等领域的实际落地，具有明确的产业应用价值与技术革新意义，社会影响力与行业前景较好。
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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