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Developer Technology Engineering Intern, AI - 2027
Developer Technology Engineering Intern, AI - 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
Ai算法
Cuda
Gpu架构
并行编程
机器学习
深度学习
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
顶尖AI算力平台实习、技术前沿性强、成长空间巨大，WLB待确认
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
8.0千
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 430 个在招 · 其中机器学习工程 18 个
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 540 个在招
职位详情
关于这个职位
负责在GPU底层架构上开发与优化深度学习、机器学习及数据分析的前沿技术
直接面向核心客户提供基于NVIDIA硬件的AI解决方案
与架构、研究及系统软件团队紧密协作，参与下一代硬件架构与编程模型的设计
最低要求
正在攻读领先大学工程或计算机科学相关领域的硕士或博士学位
熟练掌握C/C++和/或Fortran编程语言，深入理解软件工程设计、编程技术及算法
对C/C++、软件设计、编程技术和AI算法有扎实的知识储备
具备并行编程经验，理想情况下熟悉CUDA C/C++
具备良好的沟通与组织能力，拥有逻辑化的问题解决思路、优秀的时间管理及任务优先级排序能力
工作职责
研发深度学习、图计算、机器学习和数据分析等领域的前沿技术，并进行深度分析与优化，确保在当前及下一代GPU架构上实现最佳性能
直接使用GPU为关键客户提供最优的AI解决方案
与架构、研究、库、工具及系统软件团队紧密协作，影响并参与下一代硬件架构、软件平台和编程模型的设计
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球顶尖AI算力硬件与最前沿的技术栈，项目含金量极高
- 直接对接行业头部客户，能快速积累高价值的工程实践与行业视野
- 大厂研发背书与完善的导师体系，为长期技术职业生涯奠定坚实基础
- 身处AI计算核心生态位，技术成果可直接转化为产业影响力
- 技术门槛极高，需同时兼顾底层系统优化与上层AI算法，学习曲线陡峭
- 工作节奏较快，对代码质量、性能指标与交付效率要求极为严苛
- 跨部门协作频繁，需具备极强的主动沟通与多线程任务管理能力
- 适合计算机/电子工程背景、热爱底层系统优化与AI交叉领域、具备极强自驱力与抗压能力的硕博研究生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向AI编译器工程师、GPU架构师或AI基础设施专家方向纵深发展
- 积累底层优化与大规模分布式训练经验后，可转向大模型平台研发或高性能计算领域
- 凭借一线客户对接经验，未来可拓展至技术销售、解决方案架构或技术管理岗位
- 负责在GPU底层架构上开发与优化深度学习、机器学习及数据分析的前沿技术
- 直接面向核心客户提供基于NVIDIA硬件的AI落地解决方案与技术支持
- 与架构、研究及系统软件团队紧密协作，参与下一代硬件架构与编程模型的设计
- 跟踪AI计算领域最新学术与工业界进展，将研究成果转化为实际产品能力
- 精通C/C++/Fortran及并行编程（CUDA），具备扎实的计算机系统与软件设计基础
- 掌握深度学习框架原理与AI算法，能够进行模型性能剖析与底层优化
- 具备优秀的逻辑思维、时间管理与跨团队协作沟通能力
- 熟悉GPU内存层次结构与计算单元特性，能针对性解决性能瓶颈
申请策略
- 提前了解NVIDIA最新GPU架构特性（如Blackwell系列）及其在AI训练/推理中的应用场景
- 准备1-2个完整的AI模型端到端部署与调优案例，重点阐述瓶颈定位与优化路径
- 突出CUDA并行编程实战、深度学习模型部署优化经历及底层系统开发项目
- 量化展示性能优化成果（如加速比提升、内存占用降低、吞吐量增加等具体指标）
- 强调跨学科背景（如算法+系统）与解决复杂工程问题的闭环能力
- 附上GitHub开源贡献、顶会论文或相关技术博客以增强技术说服力
- 深入学习GPU架构原理（如Tensor Core、Memory Hierarchy、SIMT执行模型）
- 掌握主流AI框架底层接口（如PyTorch C++ Extension、Triton）与性能分析工具（Nsight）
面试指南
- 采用STAR法则结合底层原理阐述：先清晰界定问题场景与性能瓶颈，再分步骤讲解优化策略（如共享内存复用、指令级并行、数据布局重排、异步流水线等），最后给出量化对比结果
- 展现系统化思维：从应用层、算子层、驱动层到硬件层逐层下钻，说明如何结合Profiling工具定位热点代码
- 体现工程严谨性：强调基准测试环境搭建、消融实验设计与复现性保障
- 请详细解释CUDA线程块（Block）、线程束（Warp）与网格（Grid）的调度机制及其对性能的影响
- 如何针对特定AI模型进行GPU显存带宽优化？请列举至少两种具体技术手段
- 描述一次你解决复杂并行计算瓶颈的经历，你是如何定位问题并验证优化效果的？
- 如果客户反馈AI推理延迟过高，你会从哪些维度进行系统性排查与调优？
- 复习操作系统与计算机体系结构核心知识，重点掌握缓存一致性、内存访问模式与中断处理机制
职位点评
薪资福利75
成长发展92
工作生活45
使命价值85
薪资福利
75中等
薪资处于AI研发类实习市场中上水平，但具体薪酬结构与福利待遇未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：6.5–9.0千/月）
成长发展
92较高
提供接触最前沿GPU架构与AI算法的机会，技术成长路径清晰，适合深耕底层AI基础设施。
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
业务类型profit_center
工作生活
45较低
未明确提及办公模式与工时安排，AI研发类岗位通常面临较高技术挑战与项目交付压力。
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
85较高
致力于推动AI计算技术边界，赋能自动驾驶、机器人等改变行业的核心技术，社会价值与技术使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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