寒武纪
AI现场应用工程师-27届
AI现场应用工程师-27届
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Cmake
Pytorch
Vllm
大模型推理
模型部署
AI 估算 · 15k–25k
AI芯片赛道热门，上海校招薪资高，大模型部署方向稀缺，但具体视offer而定。
职位详情
关于这个职位
作为AI现场应用工程师，你将负责寒武纪AI芯片和软件产品在客户端的落地，包括模型移植、部署、测试和调试
需要扎实的编程基础及对大模型推理框架的熟悉，同时具备良好的客户沟通能力，是技术与应用结合紧密的校招岗位
最低要求
本科及以上学历，计算机、通信、自动化、电子信息，应用数学、物理等相关专业
掌握C++/Python/Shell等编程语言，掌握Linux操作系统下CMake、GDB、Git、docker等常用开发和调试工具
具有良好的沟通能力
工作职责
基于寒武纪软硬件产品，与客户沟通技术需求与方案
负责寒武纪软硬件产品在客户端的导入、交付
完成推理/训练相关适配测试工作
负责算法模型在寒武纪软硬件产品上的移植、部署、测试
优先资格
熟悉Pytorch深度学习框架者优先
熟悉大模型推理或部署应用框架和开源库，如vllm，megatron，diffusers，transformers，deepspeed，sglang等，有相关实习经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 寒武纪作为AI芯片上市公司，平台大，技术积累深厚，简历含金量高
- 工作内容紧贴大模型部署热点，技术栈前沿，成长速度较快
- 直接面向客户，能显著锻炼沟通能力和问题解决能力，职业弹性大
- 现场应用岗位可能涉及出差或驻场，工作节奏和地点存在不确定性
- 适合对AI工程化有强烈兴趣、动手能力强，且愿意与人沟通、适应一定出差节奏的应届生
缺点 / 挑战
- 需要快速掌握多种大模型推理框架及软硬件调试，学习压力较大
- 作为应届生，需同时应对技术与客户沟通，初期可能感到挑战多
角色解读
- 在AI芯片头部公司积累软硬件协同经验，可向AI解决方案架构师或技术专家发展
- 深耕大模型部署与优化方向，未来可转型算法优化、AI平台开发或技术管理
- 通过与客户密切合作，提升需求理解和方案设计能力，走向售前或产品方向
- 与客户沟通技术需求，基于寒武纪产品制定AI部署方案
- 负责寒武纪软硬件在客户端的导入、交付，完成推理/训练适配测试
- 负责算法模型在寒武纪硬件上的移植、部署与测试，解决实际工程问题
- 扎实的C++/Python/Shell编程能力，熟悉Linux开发环境与调试工具（CMake、GDB、Git、Docker）
- 了解Pytorch框架，熟悉大模型推理部署框架（vllm、transformers、deepspeed等）
- 良好的沟通能力和团队协作意识，客户现场问题分析能力
申请策略
- 注意笔试通知，提前刷行测与编程题，尤其是C++/Python相关
- 在面试中表达对AI基础设施的热情，展示动手能力和学习意愿
- 突出C++/Python编程项目和Linux环境下的开发实践经验
- 重点描述在Pytorch或大模型推理框架上的项目/实习经历，如模型部署、性能调优
- 强调沟通能力与团队协作，可举例说明在团队中解决技术问题的过程
- 提前学习vllm、transformers等推理框架的基本用法，并尝试部署一个简单模型
- 熟悉Docker容器和CMake构建工具，能独立配置开发环境
- 了解寒武纪产品和AI芯片基础知识，可查看官网技术文档
面试指南
- 对于技术问题，先阐明思路再逐步拆解，结合项目经验给出具体方案
- 对于项目类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述
- 对于沟通类问题，突出主动倾听、快速理解需求和协作推进的能力
- 介绍一个你使用Pytorch完成的模型训练或部署项目
- C++中内存管理有哪些注意事项？如何避免内存泄漏？
- 如何将一个训练好的PyTorch模型部署到生产环境？
- 谈谈你对vllm或其他大模型推理框架原理的了解
- 如果客户反馈模型推理速度慢，你会如何定位和优化？
职位点评
75
综合评分
AI芯片头部公司校招岗，前沿技术栈，成长快，但WLB未知。
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基础设施感兴趣的应届生，能接受一定工作节奏不确定性。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活55
使命价值70
薪资福利
75中等
AI芯片上市公司校招岗位，薪资竞争力强，稳定性好，但JD未明确具体薪酬福利。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
90较高
前沿大模型部署技术，软硬件协同领域，技能提升空间大，职业发展前景广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、Linux、Pytorch、vllm、transformers、Docker
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
现场应用工程师可能涉及客户现场工作，出差和弹性不确定，WLB信号不足。
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
70中等
AI芯片国产化具有行业意义，参与软硬件生态建设有较强使命感，但JD未直接体现社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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