
寒武纪
AI框架/图编译工程师-27届
AI框架/图编译工程师-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
学历未注明
机器学习工程
Ai芯片
Cuda
Pytorch
图编译
并行编程
开源社区
性能优化
AI 估算 · 20k–40k
AI芯片行业技术门槛高,上海薪资水平高,校招岗位竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责PyTorch框架在寒武纪AI芯片上的适配与优化,参与开源社区开发,提升模型训练和推理效率
你将深入深度学习框架底层,开发高性能算子,适合对AI系统软件栈感兴趣的应届生
最低要求
熟练掌握C/C++/Python,有扎实的编程基础,良好的编程风格和工作经验
参与或负责过大型软件设计和性能调优或者开源社区经验
熟悉相关基础算法
良好的问题分析和解决能力、沟通协作能力、领导能力和团队协作能力
工作职责
负责PyTorch框架在寒武纪芯片上适配、优化与迭代
参与PyTorch社区开发,跟踪社区最新进展,完善和改进Cambricon Torch
优化PyTorch框架在寒武纪软件上运行速度,提高模型训练和推理效率
开发PyTorch框架相关配套工具,协助客户完成精度调试和性能调优
开发、优化高性能算子
优先资格
熟悉框架内部机制(PyTorch或TensorFlow等),具备丰富的框架开发和调试经验者优先
具备并行程序开发经验,熟悉Pthread,CUDA,OpenCL等高性能编程者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿AI芯片软件栈开发,技术含金量高
- 接触PyTorch开源社区,提升个人影响力和技术视野
- 公司已上市,平台稳定,技术积累深厚
- 技术难度高,需要深入底层系统,学习曲线陡峭
- 工作强度可能较大,需适应高压研发环境
- 对并行计算和编译知识要求高,需持续学习
缺点 / 挑战
- 适合对AI底层技术有强烈兴趣、喜欢挑战和解决复杂问题的应届生
角色解读
- 向AI系统架构师方向发展,精通框架与芯片协同设计
- 成为编译器/图编译领域专家,掌握TVM/XLA等核心技术
- 在AI芯片行业中成长为技术专家或技术管理者
- 负责PyTorch框架在寒武纪芯片上的适配与优化,确保框架高效运行
- 参与PyTorch社区开发,跟进最新技术进展,持续改进内部框架
- 优化训练和推理性能,开发配套工具和算子,提升整体效率
- 扎实的C/C++/Python编程能力,熟悉底层系统开发
- 理解深度学习框架原理,如PyTorch或TensorFlow的内部机制
- 掌握并行编程(CUDA、OpenCL)和性能优化方法
- 具备良好的团队协作和问题解决能力
申请策略
- 关注寒武纪Cambricon Torch开源仓库,了解其技术方向和代码风格
- 注意笔试环节,提前准备算法和编程题,尤其是底层系统相关
- 突出C++/Python项目经验,尤其是性能调优或大型软件设计案例
- 展示开源贡献经历,如PR、issue或参与的社区项目
- 强调并行编程(CUDA/OpenCL)相关技能或项目
- 如果有深度学习框架相关的实习或研究经历,务必突出
- 复习PyTorch源码结构和核心模块(如autograd、dispatch)
- 学习编译原理和主流图编译框架(TVM、XLA)
面试指南
- 从底层原理出发,结合具体项目案例,展示深度理解
- 使用STAR法则描述经历,强调个人贡献和成果
- 体现系统性思维,从架构到实现逐步展开
- 解释PyTorch的Autograd机制和计算图
- 如何优化一个特定算子的性能?给出思路
- 你参与过的开源项目或大型软件开发中,遇到了哪些挑战?
- 什么是图优化?列举常见的图优化方法
- 谈谈CUDA编程中的内存优化策略
职位点评
72
综合评分
AI芯片头部企业,前沿技术栈,发展性强,但生活方式要求需自行权衡。
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
这个职位最适合追求技术成长、希望在AI底层领域深耕的求职者,同时能接受一定的不确定性。
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85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资未明确但预计有竞争力,上市科技公司福利较完善,但未披露具体薪酬和福利细节。
薪资信号未披露(AI估算:20K-40K/月)
成长发展
85较高
前沿技术领域,接触AI芯片和图编译,成长空间大,但JD未提及明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、PyTorch、CUDA、性能优化、图编译
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在上海,但JD未说明远程或弹性工作,也未提及工作强度,整体不明确。
工作模式未明确
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芯片是高速增长赛道,工作有社会价值,技术上的创新性较强。
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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