英特尔
AI Software Engineering Graduate Intern
AI Software Engineering Graduate 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 Inference
Profiling
Pytorch
Tensorflow
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
数据中心集团AI底层性能优化实习岗，技术前沿且成长空间大，需现场办公。
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
5千
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
28 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 340 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是英特尔数据中心集团的AI软件工程实习生，主要负责复现和优化AI推理工作负载，分析软硬件系统性能瓶颈
你将参与AI算法和框架的性能调优，并将分析结果转化为软硬件协同设计的优化建议，是深入了解AI底层系统与性能优化的绝佳机会
最低要求
计算机工程、电气工程、计算机科学或相关技术专业本科学历，具有0-1年相关领域实践经验（通过实习、学术项目、课程或实践培训获得）
或相关专业硕士学历，无 prior 专业经验要求
熟练掌握 Python 编程，能够进行实验和开发
具备 AI 算法、模型和工作负载开发的基础知识
熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等 AI 框架
对计算机架构概念、性能分析和性能剖析（profiling）技术有基本了解
工作职责
协作进行 AI 算法、框架和软件架构的性能与准确性剖析及优化
复现真实生产环境中的 AI 推理工作负载，并开发具有代表性的工作负载配置文件
跨软硬件栈进行性能分析，识别系统瓶颈
转化工作负载分析洞察，以支持 AI 系统的软硬件协同设计计划
协助进行高级 AI 系统软硬件解决方案的应用研究与集成
优先资格
具备较强的分析问题和解决问题的能力
能够在跨职能的协作工程环境中高效工作
对 AI 系统研究及跨领域的实际 AI 应用有浓厚兴趣
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够接触到数据中心集团的核心AI软硬件协同设计项目，技术视野开阔
- 深入AI底层性能优化，积累稀缺的软硬件协同调优经验，提升技术壁垒
- 提供规范的工程实践和跨职能协作环境，有利于职业素养培养
- 需要同时具备AI算法知识和计算机底层体系结构知识，学习曲线较陡峭
- 适合对AI底层系统、计算机体系结构有浓厚兴趣，且具备扎实编程和性能分析能力的计算机相关专业学生
缺点 / 挑战
- 性能剖析和瓶颈定位工作较为枯燥且极具挑战性，需要极强的耐心和逻辑思维
角色解读
- 从AI软件工程实习生起步，深入理解AI底层软硬件协同优化
- 未来可向AI系统架构师、性能优化专家或AI基础设施研发工程师方向发展
- 复现并优化AI推理工作负载，分析软硬件系统的性能瓶颈
- 使用Python和AI框架（如PyTorch/TensorFlow）进行算法和架构的性能剖析
- 将性能分析结果转化为软硬件协同设计的优化建议，支持下一代AI系统开发
- 熟练掌握Python编程，具备AI算法、模型及工作负载开发的基础知识
- 熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架
- 理解计算机体系结构，掌握性能分析与Profiling技术
申请策略
- 了解数据中心集团的最新产品线及其在AI推理中的应用，面试时展现对公司业务的了解
- 突出Python编程能力及在PyTorch/TensorFlow框架下的项目经验
- 展示在计算机体系结构、性能分析或Profiling工具使用方面的课程项目或实践经验
- 强调解决复杂系统性能瓶颈的分析能力和跨团队协作经验
- 深入学习计算机体系结构及CPU/GPU底层执行原理，掌握常用Profiling工具
- 熟悉AI模型推理部署及性能优化流程，了解软硬件协同设计的基本概念
面试指南
- STAR法则：针对性能优化问题，按照情境、任务、行动、结果的框架，突出你如何发现瓶颈并解决
- 底层原理结合实践：回答体系结构相关问题时，先阐述理论概念，再结合具体的代码或项目实例说明其对性能的影响
- 请描述一次你使用Python和深度学习框架进行模型训练或推理优化的经历
- 如何定位和解决AI推理过程中的性能瓶颈？你了解哪些Profiling工具？
- 简述你对计算机体系结构的理解，以及它如何影响AI算法的执行效率？
- 在跨职能团队中，你如何与硬件工程师沟通软件层面的性能需求？
- 复习计算机体系结构核心概念（如缓存、内存层级、并行计算）及AI模型推理流程
- 准备一个具体的性能优化项目案例，详细说明你使用的工具、分析方法和最终提升效果
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
65中等
作为实习岗位，薪资按市场标准实习津贴发放，虽无法与正式员工相比，但在同类技术实习中具备一定竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：4–6.5千/月）
成长发展
90较高
岗位深入AI软硬件协同设计与底层性能优化，技术前沿性极强，能积累稀缺的底层系统调优经验，对个人技术成长帮助巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、AI Inference、Performance Analysis、Computer Architecture、Profiling
成长机会hands-on opportunity、enhancing your technical knowledge and skills、shaping the future of AI technologies
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD明确要求on-site presence，需现场办公，且未提及弹性工作制或WLB相关福利，实习期工作节奏可能较快。
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
参与塑造下一代AI系统，推动数据中心技术创新，具有较高的技术使命感和社会价值。
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shaping the future of AI technologies、transforming data-driven technologies
创新程度开拓性创新（行业首创）
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