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Performance Software Intern, Deep Learning Libraries - 2027
Performance Software Intern, Deep Learning Libraries - 2027
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
CI/CD
Cuda
Gpu编程
并行计算
性能优化
汇编语言
深度学习
计算机体系结构
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖外企底层AI研发实习，技术栈极深、成长空间广阔，适合专注技术深耕的硕博生
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
9.0千
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 510 个在招 · 其中机器学习工程 21 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 400 个在招
职位详情
关于这个职位
负责英伟达深度学习库的性能软件实习工作，主要编写和优化底层计算内核（如矩阵乘法、注意力机制等），提升GPU在AI训练与推理中的执行效率
需与编译器、硬件及深度学习团队紧密协作，定位性能瓶颈并优化资源利用率，助力全球AI基础设施的底层软件革新
最低要求
正在攻读计算机科学、计算机工程、应用数学或相关领域的硕士或博士学位
展现出强大的编程和软件工程能力，包括调试、性能分析和测试设计
具备面向性能的并行编程经验（即使不在GPU上，例如使用OpenMP或pthreads）
对计算机体系结构有扎实的理解，并具备一定的汇编编程经验
能够识别性能瓶颈，优化资源利用率，并提高吞吐量
工作职责
编写高度优化的计算内核以执行核心深度学习操作（例如矩阵乘法、MoE、Attention）
遵循通用软件工程最佳实践，包括支持回归测试和CI/CD流程
与英伟达跨团队协作：与编译器团队合作生成最优汇编代码
与深度学习训练和推理性能团队合作确定需要优化的层
与硬件和架构团队合作探索新型深度学习硬件特性的编程模型
优先资格
调优深度学习库内核代码的经验
CUDA GPU编程经验
数值方法和线性代数知识
熟悉LLVM、TVM张量表达式或TensorFlow MLIR
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球顶尖AI芯片底层技术栈
- 参与开源核心项目，技术含金量极高
- 导师制培养，职业起点高
- 技术门槛极高，需同时掌握软硬件底层知识
- 学术与工程结合紧密，对理论深度要求严苛
- 计算机/电子/数学相关专业硕博在读生，对底层系统优化有强烈兴趣且具备扎实数理基础者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向资深系统软件工程师或AI基础设施架构师发展
- 可转向编译器优化、硬件架构设计或高性能计算领域
- 负责编写和优化深度学习底层计算内核
- 进行性能分析与瓶颈定位
- 与软硬件团队协同推进GPU算力释放
- 精通并行编程与计算机体系结构
- 熟练掌握CUDA或类似GPU编程框架
- 具备扎实的线性代数与数值计算基础
申请策略
- 提前了解NVIDIA Tensor Core架构
- 准备底层性能剖析工具（如Nsight Systems）使用案例
- 突出并行计算、性能调优相关项目
- 展示CUDA/汇编/体系结构课程或竞赛成绩
- 量化性能提升数据
- 深入研读CUTLASS源码
- 补充TVM/MLIR等编译工具链知识
- 强化数值线性代数实战
面试指南
- 采用分层排查法（指令级->内存带宽->缓存命中率）
- 结合具体场景对比不同并行粒度
- 强调精度与性能的权衡策略
- 如何定位并优化一个矩阵乘法算子的性能瓶颈？
- 请解释SIMD/SIMT架构下的并行策略差异
- 如何设计回归测试保证内核优化不引入精度损失？
- 复习计算机组成原理与操作系统并发机制
- 熟悉主流性能分析工具
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
提供符合上海顶尖外企标准的实习津贴，福利体系完善，但实习性质决定了长期薪酬天花板较低。
薪资信号未披露（AI估算：7.0千–1.1万/月）
成长发展
95较高
深度参与AI基础设施核心底层开发，技术栈前沿，成长路径清晰且极具行业竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CUDA、GPU编程、性能优化、并行计算、LLVM、TVM
业务类型profit_center
工作生活
60中等
外企文化通常注重工作生活平衡，但底层研发与性能攻坚阶段可能面临阶段性高强度投入。
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
85较高
直接赋能全球人工智能基础设施革新，社会价值与技术使命感强，处于高速增长赛道。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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