瑞芯微
2027届校招机器学习平台研发工程师-上海
2027届校招机器学习平台研发工程师-上海
发布于 大约 16 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
Onnx
Pytorch
Tensorflow
并行化
模型部署
算子切分
计算图
AI 估算 · 15k–25k
机器学习平台研发属高价值技术岗，上海地区校招薪资较高，公司上市背景稳定，综合评估月薪1.5-2.5万，年终奖约3个月。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于深度学习模型计算图的拆分与并行化工具链研发，涉及ONNX算子切分与重写规则库建设
你将与算法、编译器和硬件团队协作，解决模型从训练框架到推理平台的部署难题
适合对底层技术和模型部署有浓厚兴趣的应届生
最低要求
计算机、电子工程、自动化或相关专业，本科及以上学历
熟练掌握 Python，具备良好的工程代码规范与调试能力
熟悉 ONNX 模型格式、计算图结构，理解算子拓扑关系与数据依赖
熟悉 PyTorch / TensorFlow 等主流深度学习框架，具备模型转换或部署经验
对底层技术有较强兴趣，具备主动学习和持续深入钻研的能力
工作职责
参与深度学习模型计算图拆分与并行化工具链的设计与开发，提升模型在多核/多设备环境下的部署效率
负责基于 ONNX 的算子切分与重写规则库的建设、扩展与长期维护
针对模型并行部署场景，分析并解决算子精度对齐、Shape 兼容性、边界条件等工程问题
协同算法、编译器与硬件团队，推进模型从训练框架到推理平台的稳定落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI芯片与模型部署的交叉领域，技术前沿性高，职业发展空间大
- 公司已上市，平台稳定，能够接触完整的工业级模型部署流程
- 需要与多团队协作，能提升跨团队沟通与工程落地能力
- 积累ONNX、PyTorch等主流工具链经验，在业界认可度高
- 工作涉及底层图优化和算子级操作，需要扎实的底层技术功底，学习曲线较陡
- 作为校招生，需要快速适应工业级代码规范和协作流程
- 适合对深度学习底层实现有强烈好奇心的应届生，喜欢钻研技术细节，善于解决复杂工程问题
缺点 / 挑战
- 部署场景问题复杂，可能面临多维度调试和精度对齐的压力
角色解读
- 可以从工具链开发逐渐深入编译器与硬件适配领域，成为底层平台专家
- 可向机器学习平台架构师或技术负责人方向发展
- 在半导体与AI交叉领域积累经验，未来可拓展至边缘计算或芯片相关研发
- 设计和开发深度学习模型的计算图拆分与并行化工具链，提升多核/多设备部署效率
- 建设并维护基于ONNX的算子切分与重写规则库，为模型转换提供基础设施
- 分析并解决模型并行部署中的算子精度对齐、Shape兼容性和边界条件问题
- 与算法、编译器和硬件团队协作，确保模型从训练到推理的稳定落地
- 熟练掌握Python，具备扎实的工程代码规范与调试能力
- 熟悉ONNX模型格式和计算图结构，理解算子拓扑关系与数据依赖
- 掌握PyTorch或TensorFlow等框架，有模型转换或部署经验
- 对底层技术有浓厚兴趣，具备较强的学习和钻研能力
申请策略
- 在简历中明确表达对底层技术的研究兴趣，展示主动学习能力
- 了解瑞芯微的芯片产品线和AI部署场景，面试时能体现出对业务的理解
- 突出扎实的Python编程能力，可附上相关项目链接或代码示例
- 强调在深度学习模型训练、转换或部署方面的项目经历，包括遇到的问题与解决方案
- 如果有ONNX或计算图相关操作，重点描述具体操作和结果
- 展示对底层技术的研究热情，如参与过开源项目或技术博客
- 提前学习ONNX模型格式和算子相关知识，尝试用Python编写简单的算子重写脚本
- 熟悉PyTorch的导出和部署流程，能够将训练模型转换为ONNX并运行
面试指南
- 对于技术类问题，按“原理说明-实践举例-解决方案”的结构回答，突出对底层细节的理解
- 对于项目经历，使用STAR法则简述项目背景、你的职责、具体行动和最终结果
- 请解释ONNX模型的计算图结构和数据依赖关系，以及如何切分算子？
- 如何将在PyTorch中训练的模型部署到推理平台？遇到过哪些问题？
- 在模型并行部署中，如何解决算子精度对齐和Shape兼容性问题？
- 请描述一次你调试解决复杂工程问题（如内存泄漏、性能瓶颈）的经历
- 你对机器学习编译器（如TVM）有哪些了解？
- 复习计算图、算子拓扑、模型序列化等基础知识，准备一个ONNX相关的小实验
职位点评
68
综合评分
上海AI芯片大厂的机器学习平台研发岗，技术前沿，成长性高，但生活便利性和薪资透明度一般。
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
适合追求技术成长和职业深度发展的求职者，能接受现场办公和可能的工作压力。
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50
使命价值60
薪资福利
65中等
薪资未在JD中披露，但公司为上市企业，平台稳定，预期薪酬体系完善，只是具体数值需面议。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿的模型并行化与底层工具链技术，成长空间大，JD中明确鼓励持续深入钻研。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈ONNX、PyTorch、TensorFlow、计算图、模型部署、并行化
成长机会主动学习和持续深入钻研的能力
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点为上海，需现场办公，JD未提及弹性工作或远程，生活平衡未知。
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
60中等
所处行业为AI芯片与应用落地的交叉领域，有一定技术价值，但JD未强调社会使命。
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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