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Deep Learning Performance Intern - 2027
Deep Learning Performance Intern - 2027
发布于 5 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Gpu架构
性能优化
机器学习框架
深度学习
系统架构设计
计算机体系结构
高性能计算
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
顶尖AI芯片底层研发实习，技术前沿性强，成长路径清晰，侧重硬核技术积累。
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
2.0万
与人工智能中位数基本持平
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 480 个在招 · 其中人工智能 13 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 390 个在招
职位详情
关于这个职位
负责英伟达深度学习处理器与软件架构的性能优化与分析工作
你将评估不同算法在各类硬件架构上的表现，识别性能瓶颈并提出优化方案，同时探索深度学习应用的新特性与硬件能力，为GPU及系统架构的加速设计提供关键支持
最低要求
计算机科学、电子工程、数学等相关专业的学士、硕士或博士学位
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
拥有系统架构设计与性能优化经验
熟悉机器学习与深度学习框架
工作职责
分析各种深度学习算法在不同架构上的性能表现
识别架构和软件层面的性能瓶颈，并提出优化建议
探索深度学习应用中的新特性与硬件能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球顶尖AI芯片底层架构，技术视野前沿
- 参与核心产品性能优化，对行业有直接影响力
- 享有巨头企业完善的培训体系与国际化技术社区资源
- 技术门槛极高，需兼顾底层硬件原理与上层算法逻辑
- 具备扎实计算机体系结构基础、热爱底层技术研发且追求技术深度的理工科在校生或应届生
缺点 / 挑战
- 性能优化工作常面临复杂调试环境与严格交付节点压力
角色解读
- 可向深度学习编译器工程师、AI芯片架构师或高性能计算专家方向发展，逐步主导核心硬件/软件栈的性能优化项目
- 负责评估深度学习算法在各类硬件架构上的运行效率
- 定位并解决系统与软件层面的性能瓶颈
- 参与新一代GPU/加速器架构的性能建模与优化验证
- 扎实的计算机体系结构与软硬件协同设计基础
- 熟练掌握主流深度学习框架及性能剖析工具
- 具备较强的数据分析与算法调优能力
申请策略
- 提前研究英伟达最新GPU架构特性
- 准备1-2个体现软硬件协同优化思维的技术项目进行深度阐述
- 突出计算机体系结构课程成绩或相关科研项目
- 详细列出参与的深度学习模型优化、性能剖析或硬件仿真经历
- 强调使用Profiling工具解决实际问题的案例
- 深入掌握CUDA编程与性能分析工具链
- 补充计算机组成原理与并行计算相关知识
- 熟悉PyTorch/TensorFlow底层执行机制
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经历
- 结合理论模型解释性能现象
- 展示从数据采集、瓶颈定位到方案验证的完整闭环思路
- 请描述一次你通过性能剖析定位并解决系统瓶颈的经历
- 如何评估不同深度学习算子在异构硬件上的执行效率？
- 简述计算机体系结构中缓存一致性对AI训练的影响
- 面对新的硬件特性，你会如何设计性能测试基准？
- 复习计算机体系结构与操作系统核心概念
职位点评
薪资福利65
成长发展92
工作生活45
使命价值75
薪资福利
65中等
作为头部科技企业实习岗，津贴处于市场中上水平，但实习性质决定了长期薪酬稳定性有限。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
92较高
岗位直接对接全球领先的AI芯片架构研发，技术栈前沿，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、GPU架构、性能优化、计算机体系结构、CUDA
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
未明确提及弹性工作制，硬件与底层优化类岗位通常需集中办公且项目周期可能伴随一定强度。
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
75中等
致力于推动AI算力基础设施发展，技术成果将广泛赋能自动驾驶与高性能计算领域，行业价值显著。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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