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AI Developer Technology Engineering Intern - 2027
AI Developer Technology Engineering Intern - 2027
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai算法
并行编程
机器学习
深度学习
系统软件
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
顶尖AI算力平台研发实习，技术栈极度前沿，成长空间广阔，项目节奏可能偏紧
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
1.0万
比人工智能中位数低
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 330 个在招 · 其中人工智能 8 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 680 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位聚焦GPU底层架构与深度学习框架的协同优化，负责研发高性能AI算法与并行计算代码
同时对接核心客户技术需求，提供定制化AI算力解决方案
并与架构及软件团队紧密协作，参与下一代计算平台与编程模型的设计规划
最低要求
正在攻读领先高校工程或计算机科学相关专业的硕士或博士学位
具备扎实的C/C++、软件工程设计与编程技术知识，以及AI算法基础
拥有并行编程经验，理想情况下熟悉CUDA C/C++
具备良好的沟通与组织能力，逻辑思维清晰，擅长问题解决、时间管理与任务优先级排序
实习期建议不少于4个月
工作职责
研发并开发深度学习、图计算、机器学习及数据分析等领域的尖端技术
对现有及下一代GPU架构进行深度分析与性能优化，确保最佳运行表现
结合GPU特性为关键客户提供最优AI解决方案
与架构、研究、库工具及系统软件团队紧密协作，影响下一代架构、软件平台及编程模型的设计方向
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球最前沿的GPU硬件与AI软件栈
- 直接参与定义下一代计算架构
- 拥有顶级的技术导师资源与行业影响力
- 技术门槛极高，需同时兼顾底层硬件特性与上层算法应用
- 项目交付节奏快，对代码质量与性能指标要求严苛
- 适合追求底层技术突破、具备强自驱力且希望深耕AI基础设施领域的理工科研究生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI编译器工程师、GPU架构师或高性能计算研究员方向发展
- 积累底层软硬件协同经验后，可晋升为技术专家或跨领域技术负责人
- 聚焦GPU底层架构与深度学习框架的协同优化
- 针对特定场景开发高性能AI算法与并行计算代码
- 对接核心客户技术需求并提供定制化AI算力解决方案
- 精通C/C++与并行编程范式
- 熟练掌握CUDA生态及主流深度学习框架
- 具备扎实的计算机体系结构与算法理论基础
申请策略
- 提前了解NVIDIA Compute Developer Technology团队近期技术博客，准备具体的性能优化案例
- 突出CUDA并行计算实战项目、深度学习框架二次开发经历及高性能计算调优成果
- 深入研读NVIDIA官方文档与开源算子库
- 补充计算机组成原理与体系结构课程知识
面试指南
- 采用STAR法则结构化陈述技术决策背景、具体实施步骤、量化性能收益及复盘思考
- 强调数据驱动与用户价值导向
- 请描述一次你通过CUDA优化提升程序性能的完整过程
- 如何平衡深度学习框架的通用性与底层硬件的特异性
- 遇到跨团队协作分歧时如何解决？
- 复习操作系统并发机制与GPU内存层次结构
- 梳理过往科研或工程中涉及软硬件协同优化的核心难点与破局思路
职位点评
薪资福利75
成长发展92
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
北京地区头部科技企业实习生津贴处于市场中上水平，但JD未明确披露具体金额，整体薪酬竞争力取决于最终定级。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–1.2万/月）
成长发展
92较高
岗位直接对接全球顶尖GPU架构与AI算法研发，技术栈高度前沿，内部培训与导师制完善，职业成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CUDA C/C++、深度学习、GPU架构、并行编程、AI算法
业务类型profit_center
工作生活
60中等
跨国科技企业通常提供相对规范的作息，但AI底层研发与客户服务项目往往伴随阶段性高强度投入，WLB视具体项目周期而定。
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
致力于推动AI计算基础设施演进，赋能自动驾驶、机器人等变革性行业，具有显著的技术使命感与社会正向价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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