大华股份
【研发中心】2027届算法优化工程师(J24414)
【研发中心】2027届算法优化工程师(J24414)
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
算法优化工程师
Ai推理
Cpu
Gpu
Kv Cache
Npu
Sglang
Vllm
大模型部署
性能优化
AI 估算 · 15k–25k
校招岗位，AI推理优化方向技术含量高，杭州大厂薪资有竞争力，但具体面议。
职位详情
关于这个职位
作为大华股份研发中心的算法优化工程师，你将专注于端边侧AI推理框架的优化，通过算子开发、图优化、量化等手段提升大模型在各类硬件上的性能
你将跟进业界前沿推理引擎技术，参与核心算法部署工作，是AI技术落地的关键角色
最低要求
计算机、人工智能、电子工程或相关专业本科及以上学历
具备优秀的逻辑思维和问题拆解能力
有AI工程化或推理优化相关经验优先
工作职责
推理框架设计与开发：负责端边侧AI推理框架持续迭代优化，支撑大模型在端边侧的高效部署
性能优化：针对GPU\NPU\CPU等不同硬件通过高性能算子开发、图优化等手段提升性能
针对大模型，通过KV Cache、量化等技术手段持续提升大模型的吞吐性能和降低显存占用
技术调研：跟进vLLM、SGLang等主流高效推理引擎技术迭代，调研前沿端边推理技术，沉淀通用推理工具与优化方法论
优先资格
有AI工程化或推理优化相关经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，涉及大模型推理优化，能积累稀缺的AI工程化经验
- 公司为安防领域龙头，平台大，技术资源丰富
- 校招岗位，培养体系完善，成长空间大
- 作为校招生，可能需要快速适应实际业务场景
缺点 / 挑战
- 技术难度高，需要深入理解硬件和算法，学习压力大
- 工作强度可能较高，需要跟进快速迭代的技术
- 适合对AI底层技术有浓厚兴趣，喜欢挑战性能优化难题的应届生
角色解读
- 从算法优化工程师起步，逐步成为AI推理优化专家，主导核心框架设计
- 可向技术管理方向发展，带领团队负责推理平台建设
- 随着边缘AI和端侧大模型应用普及，该领域人才需求持续增长，职业前景广阔
- 负责端边侧AI推理框架的设计与开发，持续优化以支持大模型在边缘设备上的高效部署
- 针对不同硬件（GPU/NPU/CPU）进行性能优化，包括算子开发、图优化、KV Cache和量化等技术
- 跟踪vLLM、SGLang等主流推理引擎的技术演进，进行技术调研并沉淀优化工具和方法论
- 扎实的计算机基础，熟悉C/C++、Python等编程语言
- 了解深度学习模型原理，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架
- 对硬件架构有一定理解，有性能优化经验者优先
- 具备良好的逻辑思维和问题拆解能力
申请策略
- 关注大华股份的技术博客或开源项目，了解其技术栈
- 面试时展示对AI推理优化的热情和思考
- 突出AI相关项目经验，如模型部署、推理加速等
- 强调编程能力，展示C/C++或Python项目
- 如果有硬件优化经验，如CUDA、算子开发，务必重点突出
- 学习推理引擎如vLLM、TensorRT，了解其原理
- 熟悉量化、剪枝等模型压缩技术
- 了解边缘计算和端侧AI部署场景
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经验，突出你的贡献和成果
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合实践案例
- 展示对技术前沿的关注，如提及vLLM等
- 请介绍你参与过的AI模型部署或优化项目
- 如何理解KV Cache在LLM推理中的作用？
- 在GPU上优化算子时，你会考虑哪些因素？
- 如何评估一个推理框架的性能？
- 你对端侧AI部署有哪些了解？
职位点评
76
综合评分
技术前沿、成长空间大，但工作强度未知，现场办公。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合追求技术成长、对AI底层优化有热情的应届生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资面议，但作为上市公司校招，薪酬福利有竞争力，稳定性好。
薪资信号面议 (15K-25K/月)
成长发展
90较高
技术前沿，涉及AI推理优化，成长空间大，公司提供平台。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI推理、GPU、NPU、KV Cache、量化、vLLM、SGLang
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在杭州，现场办公，WLB未明确，可能有一定强度。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI技术应用广泛，推动智能安防发展，具有社会价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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