英特尔
AI Software Solutions Engineer
AI Software Solutions Engineer
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机器学习工程
机器学习工程
Ai Accelerators
Hpc
Pytorch
Sglang
Tensorflow
Vllm
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心AI底层研发岗、技术前沿、成长空间大，需现场办公且对底层系统能力要求高。
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，方便横向比较。
薪资怎么样
2.5万
与机器学习工程中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
25 个在招 · 其中机器学习工程 7 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 350 个在招
职位详情
关于这个职位
作为英特尔软件与先进技术团队的AI软件解决方案工程师，你将负责开发、优化基于AI的模型与软件，以提升英特尔硬件产品的性能
你需要与内外部团队合作，利用PyTorch/TensorFlow等框架进行原型设计、性能调优及硬件适配，推动AI和HPC领域的创新
最低要求
相关领域（如计算机科学、软件工程、机器学习）学士学位，并通过实习、学术项目、课程或实践培训获得0-1年AI解决方案开发实践经验
或相关领域硕士学位，无需 prior professional experience
精通 Python 和/或 C++
具有 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架的使用经验，并有使用 CPU、GPU 或 AI 加速器的经验
具备计算机体系结构、编译器、操作系统和计算机网络的基础知识
工作职责
与内外部团队合作，设计并使用英特尔产品实现优化的AI模型和解决方案
原型设计和开发AI软件，包括针对英特尔硬件特性定制的开源库和模型
研究技术趋势，利用领域专业知识提升 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架的性能
优化AI算法、模型及相关硬件，提高效率和功能
调试和解决AI软件和框架相关的技术问题，提供创新解决方案
与英特尔的软件和硬件开发团队合作，推动AI和HPC领域的产品增强和就绪
开发竞争性基准测试材料，确定关键工作负载以影响产品设计和需求
优先资格
具有优化 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架的实践经验
熟悉 vLLM 或 SGLang 等推理服务框架
具备较强的解决问题、技术和软件调试技能
具备有效的沟通技巧，能够跨不同团队和项目协作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够接触到最前沿的AI硬件底层技术与开源生态，积累稀缺的软硬件协同优化经验
- 平台技术底蕴深厚，参与制定影响未来硬件设计的基准测试，技术视野广阔
- 需要同时理解上层AI算法与底层硬件架构，学习曲线较陡峭，对计算机基础要求极高
- 底层性能优化和调试工作往往需要面对复杂的系统级问题，排查难度大
- 适合对计算机底层原理、AI框架底层实现及软硬件协同优化有浓厚兴趣，且具备扎实C++/Python基础的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从初级AI软件工程师成长为AI系统架构师或底层优化专家
- 未来可向AI基础设施技术负责人或软硬件协同设计专家方向发展，主导核心框架的演进
- 负责AI模型和软件的原型设计、开发与优化，使其在英特尔硬件（CPU/GPU/NPU）上高效运行
- 与软硬件团队紧密合作，解决深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的底层性能瓶颈
- 开发基准测试以评估关键工作负载，并指导未来硬件产品的设计与需求定义
- 扎实的C++/Python编程能力，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架的底层机制
- 了解计算机体系结构、编译器及AI加速器原理，具备软硬件协同优化的系统级思维
- 具备较强的技术调试与问题排查能力，能够定位并解决复杂的框架与硬件交互问题
申请策略
- 准备关于如何将AI模型在特定硬件上加速的具体案例，展现你的性能调优思路和问题排查能力
- 了解Intel oneAPI或OpenVINO等英特尔相关AI工具链的文档和基础用法，展现对目标公司技术栈的关注
- 突出在PyTorch/TensorFlow等框架上的底层优化经验、算子开发或内存管理优化经历
- 展示对计算机体系结构的理解，如参与过编译器、CUDA/oneAPI开发或AI加速器相关的项目
- 深入学习vLLM/SGLang等推理服务框架的源码，了解大模型推理的底层优化机制（如PagedAttention、算子融合等）
- 复习C++高级特性、操作系统内存管理及计算机体系结构基础
面试指南
- 采用STAR法则回答优化经历：明确背景（硬件限制/性能瓶颈）、采取的行动（profiling、算子重写、内存池优化等）、量化结果（延迟降低X%，吞吐提升Y%）
- 对于底层原理问题，结合具体代码逻辑或架构图进行解释，展现系统性思考
- 请描述一次你优化深度学习模型或框架性能的经历，具体提升了多少？
- PyTorch/TensorFlow的底层执行机制是怎样的？如何进行算子融合或内存优化？
- 你对计算机体系结构中的缓存一致性或内存层级结构有什么理解？
- vLLM等推理框架是如何优化大模型推理延迟和吞吐量的？
- 复习C++高级特性、操作系统内存管理、计算机体系结构基础，确保底层知识扎实
- 熟悉Intel oneAPI或OpenVINO等英特尔相关AI工具链的文档和基础用法
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
英特尔作为知名外企，薪资福利体系完善且稳定，初级岗位薪资在上海市场具有竞争力，但外企整体薪资爆发力可能不及部分头部互联网大厂。
薪资信号市场水准 (2千–3万/月)
成长发展
90较高
岗位处于AI软硬件协同优化的核心地带，能接触到最前沿的AI框架底层与最新硬件架构，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、PyTorch、TensorFlow、vLLM、SGLang、AI Accelerators、HPC
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
JD明确要求 on-site presence（现场办公），且未提及弹性工作制或WLB相关福利，外企通常工作节奏相对规律，但具体强度需视团队而定。
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
推动AI技术在各行业的落地与硬件创新，参与塑造未来AI解决方案，具有较高的技术使命感与行业影响力。
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empower tomorrow's technology leaders、advance the capabilities of AI across industries、shape the future of AI solutions
创新程度开拓性创新（行业首创）
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