AI算子优化工程师

团队简介 我们是 Intel AI Framework 团队，致力于在 Intel CPU / XPU（GPU）平台 上提升主流 AI 框架与推理系统的性能和可扩展性。 团队长期参与并推动 SGLang、PyTorch 等开源项目 的上游协作，重点关注 大模型推理、算子性能、编译与运行时优化，让 AI 框架在 Intel 硬件上“跑得快、跑得稳、易规模化”。 加入我们，你将直接参与 真实生产级 AI 框架与算子优化工作，而不是停留在 demo 或 toy project。 实习方向 算子 / Kernel 优化 ● 参与高性能算子（如 GEMM、Attention、LayerNorm、MLP、多路算子融合等）的实现与优化 ● 利用 SIMD / AMX / oneDNN / XPU backend 等技术提升算子性能 ● 对接 PyTorch custom op、Inductor / Triton / SYCL 等技术栈 ● 利用LLM自动化算子优化迭代与生成 岗位要求 我们希望你具备以下背景（满足一部分即可）： ● 计算机、软件工程、电子工程、人工智能等相关专业在读本科 / 硕士 / 博士 ● 熟悉 C/C++ 或 Python，有较好的代码能力 ● 对 深度学习框架或系统性能优化 有强烈兴趣 ● 具备良好的问题分析能力和工程耐心，愿意深入底层定位性能问题 加分项（非必需，但非常欢迎）： ● 熟悉 PyTorch / SGLang / vLLM / Triton / oneDNN 中的一种或多种 ● 有性能优化经验：profiling、cache / vectorization / 并行优化 ● 了解 CPU / GPU 架构、SIMD、AMX、内存层级等系统知识 ● 有开源项目贡献经验（GitHub PR / issue / benchmark 等） 你将获得 ● 直接参与 主流 AI 框架和大模型推理系统 的核心优化工作 ● 与资深框架 / 性能工程师深度合作，系统性提升工程能力 ● 对真实工业级 workload 与 Intel 硬件平台的深入理解 ● 表现优秀者可获得 转正 / 推荐 / 长期合作机会

团队简介 我们是 Intel AI Framework 团队，致力于在 Intel CPU / XPU（GPU）平台 上提升主流 AI 框架与推理系统的性能和可扩展性。 团队长期参与并推动 SGLang、PyTorch 等开源项目 的上游协作，重点关注 大模型推理、算子性能、编译与运行时优化，让 AI 框架在 Intel 硬件上“跑得快、跑得稳、易规模化”。 加入我们，你将直接参与 真实生产级 AI 框架与算子优化工作，而不是停留在 demo 或 toy project。 ________________________________________ 实习方向 算子 / Kernel 优化 • 参与高性能算子（如 GEMM、Attention、LayerNorm、MLP、多路算子融合等）的实现与优化 • 利用 SIMD / AMX / oneDNN / XPU backend 等技术提升算子性能 • 对接 PyTorch custom op、Inductor / Triton / SYCL 等技术栈 • 利用LLM自动化算子优化迭代与生成 ________________________________________ 岗位要求 我们希望你具备以下背景（满足一部分即可）： • 计算机、软件工程、电子工程、人工智能等相关专业在读本科 / 硕士 / 博士 • 熟悉 C/C++ 或 Python，有较好的代码能力 • 对 深度学习框架或系统性能优化 有强烈兴趣 • 具备良好的问题分析能力和工程耐心，愿意深入底层定位性能问题 加分项（非必需，但非常欢迎）： • 熟悉 PyTorch / SGLang / vLLM / Triton / oneDNN 中的一种或多种 • 有性能优化经验：profiling、cache / vectorization / 并行优化 • 了解 CPU / GPU 架构、SIMD、AMX、内存层级等系统知识 • 有开源项目贡献经验（GitHub PR / issue / benchmark 等） ________________________________________ 你将获得 • 直接参与 主流 AI 框架和大模型推理系统 的核心优化工作 • 与资深框架 / 性能工程师深度合作，系统性提升工程能力 • 对真实工业级 workload 与 Intel 硬件平台的深入理解 • 表现优秀者可获得 转正 / 推荐 / 长期合作机会