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Deep Learning Performance Intern - 2027
Deep Learning Performance Intern - 2027
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Gpu
性能优化
机器学习框架
深度学习
算法优化
系统架构设计
计算机体系结构
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖AI芯片巨头核心研发实习岗，技术前沿且成长空间巨大，薪资优厚但研发挑战与压力并存。
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
1.2万
比算法优化工程师中位数低
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 220 个在招 · 其中算法优化工程师 6 个
市场机会
选择面较广
上海 · 算法优化工程师 · 约 200 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是英伟达的深度学习性能优化实习生，主要负责分析深度学习算法在不同架构上的性能，识别并优化架构与软件的性能瓶颈，探索GPU硬件在深度学习应用中的新特性
适合对底层硬件架构与AI算法结合感兴趣的计算机相关专业学生
最低要求
计算机科学、电子工程、数学等相关专业本科及以上学历（BSc, MS or PhD）
熟悉基于GPU或加速器的深度学习平台及软件栈
具备扎实的计算机体系结构背景
拥有系统架构设计和性能优化经验
熟悉机器学习和深度学习框架
工作职责
分析各种深度学习算法在不同架构上的性能
识别架构和软件的性能瓶颈并提出优化方案
探索深度学习应用中的新特性和硬件能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能接触到全球最顶尖的GPU硬件架构与AI底层技术，技术壁垒极高
- 平台广阔，能深度参与加速AI发展的核心底层研发工作
- 实习经历含金量高，对后续申请顶尖AI算法或芯片架构岗位有极大背书作用
- 底层性能优化和体系结构学习曲线陡峭，需要深厚的计算机基础
- 适合对计算机底层架构、GPU原理及AI软硬件协同优化有浓厚兴趣，且具备扎实CS/EE基础的硕博在校生
缺点 / 挑战
- 涉及软硬件协同，调试和定位瓶颈的难度较大，对逻辑思维要求极高
角色解读
- 实习转正后可发展为深度学习性能优化工程师或架构师
- 长期可向AI芯片架构设计、底层系统软件研发或AI基础设施技术专家方向发展
- 分析深度学习算法在不同GPU架构上的运行性能，定位计算瓶颈
- 提出并实施针对深度学习处理器和软件栈的性能优化方案
- 探索GPU硬件新特性在深度学习场景下的应用潜力
- 扎实的计算机体系结构基础，理解GPU或加速器底层原理
- 熟悉主流深度学习框架及其底层软件栈
- 具备系统级性能分析与调优经验，能熟练使用性能分析工具
申请策略
- 提前了解最新的GPU架构及其在AI训练/推理中的特性
- 准备好针对底层性能优化问题的技术面试，注重推导过程与系统级思考
- 突出在计算机体系结构、GPU编程或深度学习框架底层的相关项目经验
- 展示过往在性能调优、算法加速或系统架构设计方面的具体成果与数据指标
- 强调对深度学习模型原理及其在硬件上执行机制的深入理解
- 深入学习GPU内存层次结构，掌握相关性能分析工具
- 阅读并复现顶会中关于AI编译器、算子优化或软硬件协同设计的论文
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出使用的分析工具和最终的优化收益
- 底层原理+实践结合：先阐述硬件/系统理论机制，再结合具体代码或项目说明如何应用该理论解决问题
- 请描述一次你定位并解决深度学习模型或系统性能瓶颈的经历
- GPU的内存层次结构是怎样的？在编写底层代码时如何优化内存访问？
- 如何分析一个Transformer模型在GPU上的计算瓶颈是Compute-bound还是Memory-bound？
- 你熟悉哪些深度学习框架的底层实现？请简述其计算图调度或算子融合机制
- 复习计算机体系结构核心知识，特别是并行计算、缓存一致性、内存带宽等概念
- 准备1-2个自己主导的底层优化项目，能够深入讲解其中的技术细节和踩坑经验
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值90
薪资福利
85较高
作为核心研发实习岗，实习津贴处于市场较高水平，且转正机会带来的长期薪资回报极具竞争力。
薪资信号偏高 (8千–1.5万/月)
成长发展
95较高
岗位处于AI与芯片交叉的最前沿，能接触到行业最顶尖的GPU架构与底层技术，技术成长天花板极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU、Deep Learning、Performance Optimization、Computer Architecture、System Architecture
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与WLB信息，但作为核心研发实习岗，通常工作节奏较快，需做好应对高强度技术挑战的准备。
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
90较高
参与加速AI、汽车和高性能计算发展的底层架构研发，对推动全球人工智能技术演进具有重大社会价值与使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号accelerate deep learning, automotive and high-performance computing applications、make a significant impact
创新程度开拓性创新（行业首创）
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