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【2027届校招】AI加速算法工程师
【2027届校招】AI加速算法工程师
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 南京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Ai芯片
Pytorch
Tensorflow
工具链
模型压缩
深度学习
量化
AI 估算 · 20k–35k
AI芯片赛道前景好，算法岗门槛高，一线城市校招薪资有竞争力，上市公司福利稳定，综合估算15薪。
职位详情
关于这个职位
地平线深度学习平台部正在招聘2027届校招AI加速算法工程师，主要围绕AI芯片开展工具链开发、模型压缩与量化算法研究，以及低比特加速优化
你将深入前沿AI芯片技术栈，参与从算法设计到芯片部署的全链路工作，适合对深度学习算法与底层优化有强烈热情的应届生
最低要求
计算机，自动化，电子信息等相关专业，本科及以上学历
熟悉C/C++/Python等编程语言，熟悉Linux开发环境，有较强的代码能力者优先
熟悉主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)，具有独立开发能力，有相关模型训练和调优经验者优先
熟悉深度学习模型压缩、量化、优化等算法，有相关模型部署优化经验者优先
较强的沟通能力和逻辑表达能力，具备良好的团队合作精神
工作职责
负责特定芯片上的AI工具链开发
负责针对AI芯片的模型压缩、量化等优化算法开发
负责面向低比特的模型量化和加速优化算法研究
优先资格
熟悉模型量化压缩经验者优先
了解从算法框架到工具链、编译器、芯片的基本运作模式
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI芯片是当前科技竞争的核心赛道，地平线作为上市公司，技术积累深厚，平台资源丰富
- 岗位涉及算法、框架、工具链、芯片多层级交叉，技术含金量高，个人成长迅速
- 校招岗位培养体系完善，能接触工业级项目，积累稀缺的AI芯片落地经验
- 技术栈复杂，要求同时理解算法和硬件，学习曲线陡峭
- 工作强度较大，AI芯片领域竞争激烈，需要持续跟进最新研究并快速迭代
- 岗位对实践能力要求高，需要较强的代码能力和调试能力，应届生需快速适应
缺点 / 挑战
- 适合对底层技术有浓厚兴趣、喜欢挑战复杂问题、愿意深入钻研算法与硬件结合领域的理工科应届生
角色解读
- 从模型压缩与工具链开发切入，逐步成长为AI芯片软件栈的专家，主导核心模块设计与优化
- 可横向延伸至编译器、芯片架构设计等方向，成为软硬协同的技术带头人
- 也可转向AI算法应用或产品方向，进入技术管理路径，负责团队与项目
- 负责特定AI芯片上的工具链开发，包括编译、调试、优化工具，让算法能高效部署到芯片上
- 开发模型压缩与量化算法，降低模型体积和计算量，适配芯片硬件特性
- 研究低比特量化技术，探索极致的推理加速方案，提升模型在边缘设备上的性能
- 扎实的C/C++/Python编程能力，熟悉Linux开发环境，能高效实现算法并调优
- 熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，理解模型训练和推理的流程
- 了解模型压缩、量化原理，有部署优化经验更佳
- 对不同硬件架构（如GPU/NPU）有基本认知，能分析计算瓶颈
申请策略
- 关注地平线技术博客或公开演讲，了解其芯片架构和工具链生态，在面试中展现业务认知
- 准备一个完整的端到端部署项目（训练→压缩→量化→部署），能清晰讲述每一步的挑战与解决方案
- 突出编程竞赛经历、开源项目或GitHub代码仓库，展示C++/Python的扎实功底
- 着重描述模型训练、调优或部署的实践项目，尤其是涉及压缩、量化的经验
- 如果有过Linux环境下的开发或性能优化经历，详细写明使用的工具和结果
- 展示学习能力，比如快速掌握新框架、阅读源码等实例
- 系统学习模型量化知识，了解PTQ、QAT、混合精度等主流方法，并动手尝试复现
- 熟悉AI芯片基础，了解CUDA、TVM、TensorRT或NPU工具链的基本工作原理
面试指南
- 技术类问题：先阐述基础概念，再结合自己的实际项目，用STAR法则说明背景、任务、行动和结果，最后总结获得的经验
- 优化类问题：从算法、计算图、内存、硬件特性等多个角度分析瓶颈，提出可量化的优化方案，体现系统性思维
- 开放性问题：展示逻辑框架，先拆解目标，再提出合理假设和验证方法，强调团队协作
- 讲一下你做过的一个深度学习模型压缩或量化的项目，具体用了什么方法？效果如何？
- C++中如何实现一个高性能的矩阵乘法？请分析可能影响性能的因素
- PyTorch中一个模型从训练到CPU推理的完整流程是怎样的？哪些环节可以优化？
- 对低比特量化（如INT8）的原理了解多少？量化误差如何减小？
- 如果让你设计一个AI工具链的某一模块，你会如何设计并考虑芯片特性？
职位点评
72
综合评分
前沿AI芯片技术岗，成长空间巨大，但工作强度和生活平衡需自行权衡。
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
适合以技术成长为核心动力、不畏惧挑战、希望深耕AI芯片领域的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活55
使命价值80
薪资福利
65中等
职位于一线城市且公司已上市，薪资应有竞争力，但JD未披露具体薪酬福利，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
技术前沿（AI芯片），涉及算法、工具链、芯片多层技术，成长空间大，有丰富学习机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、PyTorch、TensorFlow、模型压缩、量化、AI芯片、工具链
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
要求现场办公，未提及弹性或远程，AI行业通常工作强度较高，生活化满足程度有限。
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
80较高
AI芯片是推动智能化的重要技术，行业前景广阔，工作具有较强技术价值和社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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