英特尔
AI Software Development Engineer
AI Software Development Engineer
发布于 9 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Pytorch
大模型部署
性能调优
模型量化
端侧Ai
软硬件协同优化
值不值得投
84综合评分
综合评分 84
前沿端侧AI技术、完整项目ownership、导师培养完善，需接受现场办公
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.8万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
55 个在招 · 其中人工智能 2 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 380 个在招
职位详情
关于这个职位
负责将大语言模型、视觉语言模型及AI智能体部署到终端设备，进行硬件与软件协同优化
使用Python/C++快速原型开发推理管道、媒体编解码器及自动化工具，参与技术评估、系统集成、性能调优至产品上线的全生命周期
最低要求
学历要求硕士或博士（优秀本科生亦可），专业不限
熟练掌握Python或C/C++之一
熟悉Windows或Linux开发环境
具备强烈的求知欲和自驱力，善于利用AI编程工具高效开发并具备代码审查能力
能够拆解复杂问题，推动原型向生产级交付
具备出色的跨团队协作沟通能力
有个人项目、AI实践或开源贡献者优先
工作职责
与国内顶尖模型团队合作，推动LLM、VLM、图像/视频生成模型及AI智能体的端侧部署
快速验证创新想法，使用Python/C++开发推理管道、媒体编解码器和自动化开发工具
参与全生命周期工作，包括技术评估、原型开发、系统集成、性能调优及产品迭代
针对CPU、GPU和NPU开展系统级软硬件协同优化，探索由AI驱动的效能提升新路径
与模型、硬件及生态利益相关方对齐，规模化推广跨领域端侧AI解决方案
优先资格
动手搭建过LLM/VLM/AI Agent应用、RAG及工具调用工作流
熟悉PyTorch、OpenVINO、ONNX Runtime等推理框架
有模型量化、蒸馏、LoRA微调及端侧部署的实践经验
熟悉GPU/NPU加速、媒体处理、视频编解码及系统性能优化
熟练运用Cursor、GitHub Copilot等AI编程工具构建成熟开发工作流
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的端侧大模型与AI Agent技术栈
- 拥有完整的端到端项目ownership，从原型到量产全流程参与
- 背靠英特尔全球研发网络与顶级硬件生态，技术视野开阔
- 提供资深导师指导与个性化职业规划，成长资源丰富
- 端侧部署对算力与功耗限制极严，性能调优难度高
- 需同时跟进模型演进与硬件迭代，知识更新节奏快
- 适合热爱底层技术与AI交叉领域、享受从0到1攻坚、具备强自驱力与系统思维的理工科毕业生
缺点 / 挑战
- 跨部门协作频繁，沟通与推进成本较高
角色解读
- 向端侧AI架构师、高性能计算专家或AI系统软件负责人发展
- 横向拓展至芯片原厂应用支持、大模型商业化落地或跨平台AI中间件开发
- 负责大模型与AI智能体在PC及终端设备上的落地部署与性能优化
- 使用Python/C++搭建推理流水线与自动化开发工具
- 打通模型、系统与底层硬件（CPU/GPU/NPU）的协同适配
- 跟踪前沿AI研究并将其转化为可量产的工程方案
- 扎实的Python或C/C++编程能力与系统级调试经验
- 熟悉主流深度学习框架及端侧推理引擎（如PyTorch、OpenVINO）
- 掌握模型压缩、量化及硬件加速原理
- 具备极强的自驱力与快速原型验证能力
申请策略
- 提前研究英特尔近期发布的端侧AI白皮书或技术博客，展现业务理解
- 准备1-2个完整的技术案例，重点说明如何权衡精度、速度与资源消耗
- 突出个人项目或开源贡献中涉及模型部署、推理加速或C++/Python系统开发的实战经历
- 量化性能优化成果（如延迟降低X%、内存占用减少Y%）
- 展示熟练使用AI编程工具提升效率的具体案例
- 强调跨学科背景与快速学习新框架的能力
- 深入理解Transformer架构及端侧推理引擎原理
- 补充Linux系统编程与性能剖析工具（如perf、VTune）的使用
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，突出技术决策依据
- 重点阐述数据对比、迭代过程与底层原理理解，避免泛泛而谈
- 体现工程化思维，说明如何权衡理论最优与实际落地约束
- 请介绍一个你独立完成的大模型部署或推理加速项目，遇到的最大瓶颈是什么？
- 如何在移动端/PC端平衡模型精度与运行速度？
- C++和Python在AI工程化中各有什么优劣？你是如何选择的？
- 面对不断迭代的模型结构，你的代码架构如何保持可扩展性？
- 复习计算机体系结构与操作系统基础，熟悉常见性能分析工具
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值88
薪资福利
85较高
薪资处于行业市场中上水平，配合完善的福利体系与稳定的上市公司背景，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
92较高
提供前沿AI技术栈与端到端项目ownership，配合导师制与全球化研发网络，技能成长与职业发展空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C/C++、LLM、VLM、AI Agent、PyTorch、OpenVINO、ONNX Runtime、LoRA
成长机会Mentorship guidance from experienced mentors、Personalized career development
业务类型profit_center
工作生活
65中等
明确要求现场办公，但强调纯工程文化与独立思考氛围，整体工作节奏相对可控，WLB表现中等。
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
88较高
致力于将前沿AI技术普惠至数亿终端用户，推动端侧智能计算落地，具有显著的行业价值与社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号bringing AI from the cloud to end devices、translate AI innovations into end-user products used by hundreds of millions
创新程度积极采用新技术
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