寒武纪
AI现场应用工程师
AI现场应用工程师
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息技术与基础设施
Cmake
Deepspeed
Diffusers
Gdb
Megatron
Pytorch
Sglang
Vllm
客户沟通
AI 估算 · 15k–30k
基于AI芯片行业需求及上海薪资水平，结合职位技术复杂度评估。
职位详情
关于这个职位
作为AI现场应用工程师，你将深入一线与客户沟通技术需求，负责寒武纪AI芯片及软件在客户端的导入和交付，完成模型适配、移植和部署工作
同时承担技术支持与项目管理，推动AI解决方案落地
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
熟练掌握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
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
负责对产品的技术支持，承担客户项目的管理工作
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transformers，megatron，deepspeed，vllm，sglang，diffusers等，有相关应用经验优先
有项目管理经验的优先
具有良好的沟通能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 寒武纪作为AI芯片头部企业，平台大，技术积累深厚
- 接触前沿AI芯片和大模型应用，技能成长快
- 客户项目经验丰富，锻炼综合能力
- 现场工程师需频繁出差或驻场，工作强度大
- 客户需求多变，需快速响应和解决问题
- 适合喜欢技术落地、善于沟通、乐于解决实际问题的技术人才
缺点 / 挑战
- 需同时掌握多种技术栈和沟通技巧，压力较大
角色解读
- 深入AI芯片应用领域，成为硬件/算法协同优化专家
- 向技术经理或解决方案架构师发展
- 积累行业经验，转型为AI芯片产品经理
- 与客户沟通技术需求，制定基于寒武纪平台的适配方案
- 负责AI模型在寒武纪产品上的移植、部署和性能优化
- 提供项目管理与技术支持，确保产品顺利导入交付
- 熟练掌握C++/Python/Shell及Linux开发调试工具
- 深入了解深度学习框架PyTorch及大模型推理框架
- 具备项目管理和客户沟通能力
申请策略
- 面试时准备一个完整的项目案例，展示从需求到部署的流程
- 突出Linux开发和C++/Python项目经验
- 重点展示深度学习模型部署或优化相关经历
- 如有项目管理或客户沟通案例，需单独列出
- 提前学习大模型推理框架如vLLM、DeepSpeed等
- 熟悉寒武纪平台（如Cambricon Neuware）的基本使用
面试指南
- 用STAR法则描述项目，突出角色、行动和结果
- 技术问题注重原理和对比，列举多种方法
- 沟通问题强调主动性和清晰表达
- 介绍一个你做的模型部署项目，遇到哪些挑战？
- 大模型推理加速有哪些常用方法？
- 如何与客户沟通技术方案？
- Pytorch模型转换到推理框架的步骤是什么？
- 你对AI芯片有哪些了解？
职位点评
65
综合评分
AI芯片头部企业，前沿技术栈，薪资中等，出差较多。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意接受一定工作压力的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活40
使命价值75
薪资福利
60中等
寒武纪为上市企业，提供标准薪资福利，但JD未披露具体数字，薪酬竞争力一般。
薪资信号未披露（AI估算：15K-30K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI芯片和大模型部署，有助于积累尖端技术经验，但JD未明确培训晋升机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、Linux、PyTorch、Transformers、vLLM、DeepSpeed、Megatron
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，未明确WLB，可能需出差或驻场，工作生活平衡挑战大。
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
75中等
AI芯片行业高速增长，社会价值中性，公司积极采用新技术。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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