英特尔
AI software application developers (CG)
AI software application developers (CG)
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基础设施
Pytorch
分布式系统
大语言模型
性能调优
模型推理优化
计算机体系结构
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI基建研发、技术成长空间大、现场办公为主、薪酬体系规范
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
1.9万
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
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
负责基于Intel Xeon和GPU硬件开发大规模AI基础设施与软件解决方案，涵盖大语言模型、机器人及视觉AI等方向
主要工作包括设计开发可训练的AI系统、优化分布式计算组件、分析软硬件瓶颈，并与全球团队协同推进下一代智能系统的架构设计与性能调优
最低要求
计算机科学、人工智能、电子工程、机器人学、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
具备机器学习、深度学习及AI系统概念的基础知识
通过课程学习、研究项目、实习、开源贡献或个人项目积累软件开发、AI或分布式系统相关经验
具备强大的分析与问题解决能力，能快速学习并应用新技术
良好的中英文口头与书面沟通能力
优秀的协作与团队精神，能在全球跨职能环境中高效工作
自我驱动、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、开发与优化用于AI应用及基础设施的软件
构建可扩展且高效的系统，支持AI训练、推理与模型服务
开发用于计算、通信、存储、调度与资源管理的分布式软件组件
研究并实现创新技术，以提升AI系统的性能、可扩展性、可靠性与效率
分析并优化跨越软硬件栈的系统瓶颈
与英特尔内部工程师及研究人员合作，评估新兴技术并开发下一代AI解决方案
为AI平台贡献软件架构设计、原型开发、基准测试、性能分析及产品开发工作
持续跟踪AI、机器学习、分布式系统及软件工程技术的最新进展
优先资格
在以下一个或多个领域拥有经验或项目背景：
AI模型训练与推理优化，包括大语言模型(LLMs)、多模态模型、视觉AI、机器人或物理AI
分布式AI系统与基础设施，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框架与工具，如 PyTorch、TensorFlow、JAX、vLLM、SGLang 或相关技术
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的AI基础设施与大模型底层技术，技术视野开阔
- 依托跨国企业平台，享有完善的培训体系与全球化协作机会
- 现场办公模式可能增加通勤成本，跨时区协作对沟通效率有要求
- 适合对AI底层系统感兴趣、具备扎实计算机基础、渴望在头部科技企业深耕技术路线的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 需同时理解软硬件栈，系统级优化难度较高
角色解读
- 可向AI系统架构师、高性能计算专家或分布式系统负责人方向发展，逐步主导核心底层平台建设
- 负责AI底层软件与基础设施的开发、部署与性能调优，支撑大模型训练与推理链路
- 精通Python/C++/Rust等语言，掌握数据结构、操作系统与计算机体系结构基础
- 熟悉分布式计算原理及主流AI框架（PyTorch/TensorFlow）
申请策略
- 提前调研英特尔DCG产品线及NEX团队技术博客，面试时展现对AI基础设施痛点的思考
- 准备英文自我介绍与技术问答
- 突出课程设计、科研或实习中涉及的分布式系统、AI模型部署或性能优化项目经历
- 量化展示代码量、并发处理能力或性能提升指标
- 强化Linux环境下的C++/Python编程实战，补充CUDA或分布式通信库（如MPI/RDMA）基础了解
- 刷透《CSAPP》与算法题
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 技术题先讲清问题边界与约束条件，再分层次（算法复杂度、内存管理、IO/网络、硬件特性）给出优化思路，最后补充验证方法
- 请描述你优化过的一段高并发或分布式代码，遇到了什么瓶颈？如何定位与解决？
- 大语言模型推理时的显存占用与计算延迟矛盾，你会从哪些层面进行优化？
- 如何设计一个支持千卡规模训练的分布式调度系统？
- 请手写快排或解释LRU缓存的底层实现
- 复习操作系统进程线程调度、计算机网络TCP/IP协议栈、计算机组成原理Cache/流水线机制
- 梳理1-2个完整的项目，能清晰画出架构图与数据流向
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
作为跨国科技巨头校招岗，整体薪酬包与福利体系规范稳定，但JD未披露具体数字，实际竞争力需以HR沟通为准。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.2万/月）
成长发展
90较高
岗位深度绑定前沿AI基础设施研发，提供明确的持续学习与职业成长通道，技术天花板高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、分布式AI系统、PyTorch、TensorFlow、vLLM、C++、Python
成长机会持续学习、职业成长
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
明确要求现场办公，缺乏弹性工时或远程选项，通勤与坐班压力相对较大，WLB信号未提及。
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
聚焦AI基础设施与智能计算未来，技术落地具有显著的行业推动力与社会价值导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号塑造AI基础设施与智能计算的未来
创新程度积极采用新技术
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