寒武纪
分布式训练研发工程师-27届
分布式训练研发工程师-27届
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
实习生仅现场办公高性能计算
高性能计算
Cuda
Nccl
Pytorch
Rdma
分布式训练
高性能计算
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
国产AI芯片底层研发岗，技术前沿、成长性强，侧重硬核工程能力与系统优化
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
2.8万
比高性能计算中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 110 个在招 · 其中高性能计算 2 个
市场机会
选择适中
上海 · 高性能计算 · 39 个在招
职位详情
关于这个职位
面向2027届毕业生，负责基于寒武纪MLU芯片构建异构并行通信库，并优化大规模分布式训练中的多机计算、通信与整体性能
需具备扎实的C/C++编程基础及并行计算相关知识，致力于提升国产AI算力底座效率
最低要求
本科及以上学历，计算机，软件工程，通信等相关专业
熟练掌握 C/C++，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯
熟悉 Python/Shell 等脚本语言
具有良好的团队协作精神，责任心强，能够积极主动地完成相关工作
工作职责
基于MLU构建异构并行通信库， 面向未来低时延、高带宽的计算通信需求，实现高性能设备通信加速库
大规模分布式训练中多机计算、通信和训练性能的优化
优先资格
具备并行程序开发经验，了解 CUDA, OpenMPI, NCCL 等并行程序开发和性能调优经验
掌握计算机系统结构知识和指令流水，有 Pipeline 优化经验
有集合通信算法开发，网络编程， RDMA 编程相关经验
了解 Pytorch/Megatron-LM 等框架分布式执行方式
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 切入国产AI芯片核心底层技术栈，技术壁垒高且稀缺
- 接触前沿的大模型分布式训练场景，成长空间大
- 公司处于上市阶段，平台稳定且资源投入充足
- 涉及底层硬件与通信协议交叉，学习曲线陡峭
- 笔试环节严格，竞争较为激烈
- 对底层系统编程、并行计算与大模型基础设施有浓厚兴趣，具备扎实计算机基础与工程实践能力的应届生或初级开发者
缺点 / 挑战
- 分布式性能调优需处理复杂并发与硬件瓶颈，调试难度大
角色解读
- 可向高性能计算架构师、分布式系统专家或AI基础设施技术负责人发展
- 深入参与国产AI芯片生态建设，积累底层算力优化经验
- 负责寒武纪MLU芯片的异构并行通信库开发与维护
- 优化大规模分布式训练场景下的多机计算与通信性能
- 参与高性能计算加速库的落地与迭代
- 精通C/C++编程与系统架构设计
- 熟悉CUDA/OpenMPI/NCCL等并行计算框架
- 掌握分布式训练框架（如PyTorch/Megatron）的执行机制
- 具备网络编程与RDMA开发能力
申请策略
- 提前准备笔试，重点复习操作系统、计算机网络与数据结构
- 关注寒武纪官网及校招公众号，留意笔试通知邮件
- 突出C/C++项目实战经历，强调并行计算、性能调优或分布式系统相关成果
- 详细列出掌握的底层框架（CUDA/NCCL/RDMA）及具体应用场景
- 补充高性能计算理论（如Amdahl定律、内存层次结构）
- 动手实践PyTorch分布式训练或NCCL通信原语调用
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
- 针对技术问题，先阐述底层原理，再结合具体场景分析权衡取舍，最后给出优化思路
- 请描述一次你进行代码性能优化的经历，使用了哪些工具和方法？
- 如何理解CPU与GPU之间的数据同步开销？
- NCCL中的AllReduce算法原理是什么？
- 在分布式训练中，如何定位通信瓶颈？
- 复习《深入理解计算机系统》与并行计算经典教材
- 梳理个人项目中涉及多线程/多进程/网络编程的核心难点与解决方案
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
JD未明确薪资与福利细节，但属AI芯片核心研发岗，结合一线城市同类岗位行情，薪酬体系通常具备市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
90较高
JD明确要求掌握CUDA、NCCL、RDMA及分布式训练框架，技术栈高度契合当前大模型基础设施发展方向，能直接参与底层通信库构建，技能成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、CUDA、NCCL、RDMA、PyTorch、Megatron-LM
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及弹性工时、远程办公或加班政策，常规芯片研发岗多采用集中办公模式，具体工作节奏需以实际团队安排为准。
工作模式未明确
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
70中等
JD聚焦国产AI芯片（MLU）通信库建设与分布式训练性能优化，属于算力基础设施关键环节，技术落地对推动行业自主可控具有明确价值。
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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