AI GPU加速器-系统与性能方向实习生

关于这个岗位 如果你对 AI 技术、系统性能优化以及软硬件协同设计 感兴趣，希望参与真正影响未来 AI 芯片和系统的平台级项目，那么这个岗位非常适合你。 你将加入 英特尔AI accelerator SOC工程团队，直接参与 真实产业级 AI 推理工作负载与系统性能优化，站在 模型 → 软件栈 → GPU 硬件平台 的交叉位置，理解 AI 如何真正“跑起来、跑得快、跑得稳”。你不仅能接触前沿技术，还将通过实际项目，逐步建立面向工业级 AI 系统的工程能力。 你将做什么（实习内容） 在导师和团队的指导下，你将有机会参与： ● 复现真实业务场景中的 AI 推理工作负载（例如模型推理、系统级 AI 应用） ● 分析和理解 AI 模型在系统中的运行行为，构建 具有代表性的工作负载性能画像 ● 使用工具对 AI 软件在不同系统上的性能进行 分析和 Profiling ● 找出系统性能瓶颈（如算力、内存、调度等），并提出优化思路 ● 将你的分析结果反馈给团队，支持 软硬件协同设计（HW/SW Co‑Design） ● 参与 AI 系统相关的应用研究与软硬件集成实践 这是一个偏 工程实践 + 学习成长型 的实习岗位，而非纯研究或纯应用开发。 我们希望你具备 必备条件 ● 本科、硕士或博士在读，专业包括（但不限于）：计算机科学 / 计算机工程 / 电子工程 / 相关理工科专业 ● 熟悉 Python 编程，能够用于模型、数据或系统分析任务 ● 对 人工智能基础 有系统理解，包括常见模型和算法 ● 接触过或使用过 PyTorch 和 / 或 TensorFlow ● 对计算机系统有基础认知（如 CPU/GPU、内存、性能分析等） 不要求你什么都会，但希望你有基础 + 愿意学习 + 对底层和系统感兴趣 实习时间要求（请在投递前确认） ● 实习周期不少于 6 个月 ● 每周至少到岗 4 天（线下办公） 该岗位需要持续参与项目与团队协作，无法满足时间要求的同学请谨慎投递。 加分项（有更好，没有也欢迎投递） ● 较强的逻辑分析和问题拆解能力 ● 有课程项目、实验室或实习中接触性能优化、系统分析的经历 ● 喜欢动手实验、调参数、看 profiling 数据、分析“为什么慢” ● 对 AI 系统方向（而不只是模型本身）有长期兴趣 ● 能在多背景工程师组成的团队中积极沟通与合作 你能收获什么 ● 参与 真实产业级 AI 工作负载与系统优化项目 ● 系统理解 AI 模型 → 软件栈 → 芯片平台 的完整链条 ● 为未来从事 AI 系统、AI Infra、编译器、芯片/软件协同方向 打下基础

关于这个岗位 如果你对 AI 技术、系统性能优化以及软硬件协同设计 感兴趣，希望参与真正影响未来 AI 芯片和系统的平台级项目，那么这个岗位非常适合你。 你将加入 英特尔AI accelerator SOC工程团队，直接参与 真实产业级 AI 推理工作负载与系统性能优化，站在 模型 → 软件栈 → GPU 硬件平台 的交叉位置，理解 AI 如何真正“跑起来、跑得快、跑得稳”。你不仅能接触前沿技术，还将通过实际项目，逐步建立面向工业级 AI 系统的工程能力。 你将做什么（实习内容） 在导师和团队的指导下，你将有机会参与： • 复现真实业务场景中的 AI 推理工作负载（例如模型推理、系统级 AI 应用） • 分析和理解 AI 模型在系统中的运行行为，构建 具有代表性的工作负载性能画像 • 使用工具对 AI 软件在不同系统上的性能进行 分析和 Profiling • 找出系统性能瓶颈（如算力、内存、调度等），并提出优化思路 • 将你的分析结果反馈给团队，支持 软硬件协同设计（HW/SW Co Design） • 参与 AI 系统相关的应用研究与软硬件集成实践 这是一个偏 工程实践 + 学习成长型 的实习岗位，而非纯研究或纯应用开发。 我们希望你具备 必备条件 • 本科、硕士或博士在读，专业包括（但不限于）：计算机科学 / 计算机工程 / 电子工程 / 相关理工科专业 • 熟悉 Python 编程，能够用于模型、数据或系统分析任务 • 对 人工智能基础 有系统理解，包括常见模型和算法 • 接触过或使用过 PyTorch 和 / 或 TensorFlow • 对计算机系统有基础认知（如 CPU/GPU、内存、性能分析等） 不要求你什么都会，但希望你有基础 + 愿意学习 + 对底层和系统感兴趣 实习时间要求（请在投递前确认） • 实习周期不少于 6 个月 • 每周至少到岗 4 天（线下办公） 该岗位需要持续参与项目与团队协作，无法满足时间要求的同学请谨慎投递。 加分项（有更好，没有也欢迎投递） • 较强的逻辑分析和问题拆解能力 • 有课程项目、实验室或实习中接触性能优化、系统分析的经历 • 喜欢动手实验、调参数、看 profiling 数据、分析“为什么慢” • 对 AI 系统方向（而不只是模型本身）有长期兴趣 • 能在多背景工程师组成的团队中积极沟通与合作 你能收获什么 • 参与 真实产业级 AI 工作负载与系统优化项目 • 系统理解 AI 模型 → 软件栈 → 芯片平台 的完整链条 • 为未来从事 AI 系统、AI Infra、编译器、芯片/软件协同方向 打下基础