关于这个实习岗位 加入英特尔（Intel），成为 RTL 设计或验证工程实习生，参与推动前沿硅芯片技术创新的核心工作。作为英特尔充满活力、跨团队协作工程团队的一员，你将参与 芯片功能逻辑的设计或验证，确保其实现与架构规格保持一致。 你将加入 英特尔 AI accelerator SOC工程团队, 有机会从 架构规格出发进行 RTL 设计实现，并使用业界领先的技术和方法，构建完善的 验证计划、测试平台和验证环境。你将与架构、设计和验证团队紧密合作，从规格到 RTL，再到严格验证，完整参与芯片前端流程，对英特尔的技术路线图产生实际影响，同时为你在 芯片设计与验证方向 的职业发展打下坚实基础。 ________________________________________ 你将参与的工作 本岗位同时覆盖 RTL 设计方向 与 RTL 验证方向，具体参与内容将根据团队需求和个人背景匹配。 RTL 设计相关 • 基于架构规格和功能需求，设计并实现 RTL 功能模块 • 使用 Verilog / SystemVerilog 编写可综合的 RTL 代码，开发复杂数字电路与 IP 模块 • 与架构团队紧密协作，深入理解设计需求，并转化为高效、可实现的 RTL 方案 • 在满足功能与时序要求的前提下，对设计进行 功耗、性能和面积（PPA）优化 • 参与设计评审，遵循并推动 RTL 编码规范和工程最佳实践 RTL 验证相关 • 制定并执行完整的 RTL 验证计划，覆盖设计功能与边界场景 • 使用 SystemVerilog 和 UVM 方法学 搭建健壮的测试平台和验证环境 • 通过 仿真、仿真加速（Emulation）及形式验证 等手段验证设计正确性并达成覆盖率目标 • 定位和分析设计问题，进行 问题根因分析（Root Cause Analysis） 并推动修复 • 与设计团队协作，解决功能及时序相关问题 ________________________________________ 我们希望你具备 基本要求（欢迎在读学生投递） • 本科或硕士在读，专业包括（但不限于）：计算机工程 / 电子工程 / 计算机科学 / 相关理工科专业 • 熟练使用 SystemVerilog / Verilog，可用于 RTL 设计及验证 • 掌握数字电路基础知识，包括 逻辑设计、有限状态机（FSM）、计算机体系结构 • 理解 RTL 设计基本原则，如可综合编码、时序收敛与设计优化 • 了解 OVM / UVM、约束随机验证 等主流验证方法学 • 熟悉主流 EDA 工具（如 VCS、Synopsys、Cadence、Mentor Graphics）的基本使用 • 了解硬件验证流程及测试环境的构建思路 不要求你样样精通，但希望你具备扎实基础 + 清晰兴趣方向 + 主动学习能力 ________________________________________ 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（非必须，但非常加分） • 同时具备 前端 RTL 设计与验证流程 经验，从规格到硅验证有整体认知 • 了解高级验证技术，如 形式验证、断言验证（Assertion-based Verification）、覆盖率驱动验证 • 理解综合与时序分析相关概念，并能用于 RTL 优化 • 熟悉脚本语言（如 Python / Perl / TCL），用于自动化或工具集成 • 使用过 版本控制系统（Git、Perforce），具备团队协作开发经验 • 了解并接触过常见总线或协议（如 PCIe、AXI、AHB、USB、DDR）及其实现或验证 • 具备较强的问题分析能力和工程细节意识 • 能在 设计与验证跨团队协作 的环境中高效沟通 • 对芯片设计与验证领域充满热情，愿意持续深耕 • 乐于拥抱 AI 工具，并将 真实 AI 应用 融入日常设计与验证工作流程 ________________________________________ 你将获得的成长 • 深度参与 真实芯片项目的 RTL 设计与验证流程 • 系统理解从 架构 → RTL → 验证 → 优化 的完整前端开发链路 • 与经验丰富的英特尔工程师合作，获得实战型指导 • 为未来从事 RTL 设计、Design Verification、芯片架构或硬件研发 打下坚实基础

关于这个实习岗位 加入英特尔（Intel），成为 RTL 设计或验证工程实习生，参与推动前沿硅芯片技术创新的核心工作。作为英特尔充满活力、跨团队协作工程团队的一员，你将参与 芯片功能逻辑的设计或验证，确保其实现与架构规格保持一致。 你将加入 英特尔 AI accelerator SOC工程团队, 有机会从 架构规格出发进行 RTL 设计实现，并使用业界领先的技术和方法，构建完善的 验证计划、测试平台和验证环境。你将与架构、设计和验证团队紧密合作，从规格到 RTL，再到严格验证，完整参与芯片前端流程，对英特尔的技术路线图产生实际影响，同时为你在 芯片设计与验证方向 的职业发展打下坚实基础。 ________________________________________ 你将参与的工作 本岗位同时覆盖 RTL 设计方向 与 RTL 验证方向，具体参与内容将根据团队需求和个人背景匹配。 RTL 设计相关 • 基于架构规格和功能需求，设计并实现 RTL 功能模块 • 使用 Verilog / SystemVerilog 编写可综合的 RTL 代码，开发复杂数字电路与 IP 模块 • 与架构团队紧密协作，深入理解设计需求，并转化为高效、可实现的 RTL 方案 • 在满足功能与时序要求的前提下，对设计进行 功耗、性能和面积（PPA）优化 • 参与设计评审，遵循并推动 RTL 编码规范和工程最佳实践 RTL 验证相关 • 制定并执行完整的 RTL 验证计划，覆盖设计功能与边界场景 • 使用 SystemVerilog 和 UVM 方法学 搭建健壮的测试平台和验证环境 • 通过 仿真、仿真加速（Emulation）及形式验证 等手段验证设计正确性并达成覆盖率目标 • 定位和分析设计问题，进行 问题根因分析（Root Cause Analysis） 并推动修复 • 与设计团队协作，解决功能及时序相关问题 ________________________________________ 我们希望你具备 基本要求（欢迎在读学生投递） • 本科或硕士在读，专业包括（但不限于）：计算机工程 / 电子工程 / 计算机科学 / 相关理工科专业 • 熟练使用 SystemVerilog / Verilog，可用于 RTL 设计及验证 • 掌握数字电路基础知识，包括 逻辑设计、有限状态机（FSM）、计算机体系结构 • 理解 RTL 设计基本原则，如可综合编码、时序收敛与设计优化 • 了解 OVM / UVM、约束随机验证 等主流验证方法学 • 熟悉主流 EDA 工具（如 VCS、Synopsys、Cadence、Mentor Graphics）的基本使用 • 了解硬件验证流程及测试环境的构建思路 不要求你样样精通，但希望你具备扎实基础 + 清晰兴趣方向 + 主动学习能力 ________________________________________ 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（非必须，但非常加分） • 同时具备 前端 RTL 设计与验证流程 经验，从规格到硅验证有整体认知 • 了解高级验证技术，如 形式验证、断言验证（Assertion-based Verification）、覆盖率驱动验证 • 理解综合与时序分析相关概念，并能用于 RTL 优化 • 熟悉脚本语言（如 Python / Perl / TCL），用于自动化或工具集成 • 使用过 版本控制系统（Git、Perforce），具备团队协作开发经验 • 了解并接触过常见总线或协议（如 PCIe、AXI、AHB、USB、DDR）及其实现或验证 • 具备较强的问题分析能力和工程细节意识 • 能在 设计与验证跨团队协作 的环境中高效沟通 • 对芯片设计与验证领域充满热情，愿意持续深耕 • 乐于拥抱 AI 工具，并将 真实 AI 应用 融入日常设计与验证工作流程 ________________________________________ 你将获得的成长 • 深度参与 真实芯片项目的 RTL 设计与验证流程 • 系统理解从 架构 → RTL → 验证 → 优化 的完整前端开发链路 • 与经验丰富的英特尔工程师合作，获得实战型指导 • 为未来从事 RTL 设计、Design Verification、芯片架构或硬件研发 打下坚实基础

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

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

职位描述： 我们正在寻找一名软件工程师实习生加入英特尔中国CPPM部门。在这个职位上，你将参与英特尔APO Angel Fire游戏性能优化工作。你将有机会与来自不同地区的软件开发、性能优化和其他支持团队紧密合作，共同创造和创新英特尔的性能优化解决方案。 你的职责将包括但不限于： • 使用英特尔APO技术进行各种游戏测试和结果分析。 • 开发脚本和修复错误，以确保游戏测试的顺利进行。 • 与不同的合作伙伴合作，在海量测试数据中发现潜在的性能优化机会。 职位要求： • 每周能够保证相对稳定的实习时间。 • 计算机科学或电子相关专业背景的本科生。 • 在数据结构和算法、计算机网络、操作系统方面有扎实的基础。 • 熟练掌握Python编程，熟悉C++者优先。 • 熟悉程序的编译、加载过程，以及在运行中CPU模块的协作机制，并具备性能分析能力。 • 对3A游戏有基本的认识。 • 工作认真、细致，具有高度的责任感

Responsibilities include: • Develop Intel Neural Compressor product and related tools (auto-round), optimize for Intel AI platform, including CPU, GPU and AI Accelerator • Research and implement quantization and compression techniques for large language models (LLMs) and text-to-image/video generation models • Track and explore cutting-edge directions in efficient model deployment and inference/finetuning acceleration. Qualifications: • Bachelor’s or master’s degree, major in computer science or related subjects • Solid understanding of deep learning, deep learning framework and large language model (LLM) fundamentals • Familiarity with model compression techniques such as quantization and pruning • Proficiency in Python/C++ or other programming languages commonly used for deep learning development • Strong sense of teamwork and group collaboration • Good English oral and written skill Preferred Qualifications • Strong self-motivation and problem-solving skills • Passion for technological innovation and practical engineering, with a drive for continuous exploration and improvement • Experience in model fine-tuning, inference optimization or related tool development is a plus

岗位职责 研究大语言模型（LLM）及文生图等生成模型的量化与压缩技术； 参与并支持 Intel Neural Compressor、Intel/auto-round 等工具的开发与优化； 跟踪并探索模型高效部署与推理加速等前沿方向。 岗位要求 熟悉深度学习或大语言模型（LLM）的基本原理与应用； 掌握模型压缩相关技术（如量化、剪枝等）； 熟练使用 Python 或其他深度学习开发语言。 加分项 具备较强的自我驱动与问题解决能力； 对技术创新和工程实用性充满热情，具备持续探索与突破的动力； 有模型微调、推理优化或相关工具开发经验者优先.

工作描述： 人工智能（AI）正在改变我们的生活，并且无处不在。我们英特尔公司是这场AI革命的一部分。英特尔提供的软件栈可以无缝集成到客户的框架中，数百万终端用户使用这些框架。 随着我们在上海的AI工程团队的壮大，我们正在寻找充满激情的新成员，帮助我们为客户提供高性能和高质量的深度学习解决方案。我们的团队工作包括： • 高性能计算库和深度学习计算框架（Pytorch, SGlang）新功能的开发与优化。 • 基于Intel GPU平台的全栈式AI 软件优化。 • 优化关键用例/模型的性能，调试和修复内存管理等问题。 • 与直接同事、协作同事和架构师沟通，讨论问题、解决方案，提供状态更新并获取反馈。 • 将新的创新想法应用到产品中。 资格 • 计算机科学、人工智能、软件工程或相关领域的应届硕士或博士毕业生 • 具有高性能，多线程和分布式的软件开发经验较佳 • 具有优化软件系统支持和 CPU/GPU 微构架与性能调优的知识更佳 • 理解深度学习技术和深度学习的架构如PyTorch的技术，标准，发展现状。 • 了解经典数据结构和算法开发并具有较强的C/C++编程以及调试技能 • 出色的问题解决能力，能够流利地用英语交流（书面和口头）

职位描述： Intel CAIGC (AI与GPU IP事业部）以领先AI技术与基础软件生态为核心，我们与操作系统厂商（OSV）、独立软件商（ISV）及全球开发者构建端到端AI软件生态，助力客户打造差异化体验。团队聚焦两大核心方向：一是通过专用NPU IP赋能AI PC生态，二是全栈GPU IP覆盖英特尔全产品链的Media、Display、Graphics，从芯片IP到系统平台实现一体化交付，支撑GPU技术路线图落地。我们的价值在于以AI重塑终端体验，以GPU驱动高性能计算，巩固英特尔在AI PC及GPU领域的领导地位。 我们正在寻找软件实习生，加入我们，工作将主要专注于AI驱动的软件开发和验证，负责软件质量测量和跟踪系统的构建与优化。表现优秀者将获得毕业后加入英特尔中国的机会，开启国际化职业发展道路。 职位要求: 教育背景和工作经验：计算机科学、计算机工程或电气工程专业的硕士以上，或相关领域且对AI技术有浓厚兴趣的学生。 职责包括但不限于： 运用前沿AI技术和模型，使用Python/C/C++开发高性能软件模块，包括视频编解码器、视频处理等关键组件 在多操作系统环境（Windows、Linux）下，针对各种英特尔平台进行媒体驱动程序的性能分析、调优和优化 开发自动化验证工具，进行系统调试和集成，性能调优 在智能体框架中部署大语言模型 (LLM)、视觉语言模型 (VLM)等先进AI技术 任职资格： • 计算机科学、软件工程、电气工程等相关领域硕士及以上在读生，对AI技术有浓厚兴趣和学习热情 • 具备Windows/Linux软件开发实践经验，深入了解软件开发和测试的完整流程 • 精通Python/C/C++编程语言，具备良好的代码质量意识和编程规范 • 具备强烈的学习驱动力，热衷于解决复杂技术问题，善于主动思考和创新 • 优秀的团队沟通和协作能力 • 每周可投入4-5天时间，连续工作4个月及以上 技能加分项: • 深度理解视频编码/解码/处理技术 • 具备 LLM, Agentic AI, VLM技术知识储备

职位描述： Intel CAIGC (AI与GPU IP事业部）以领先AI技术与基础软件生态为核心，我们与操作系统厂商（OSV）、独立软件商（ISV）及全球开发者构建端到端AI软件生态，助力客户打造差异化体验。团队聚焦两大核心方向：一是通过专用NPU IP赋能AI PC生态，二是全栈GPU IP覆盖英特尔全产品链的Media、Display、Graphics，从芯片IP到系统平台实现一体化交付，支撑GPU技术路线图落地。我们的价值在于以AI重塑终端体验，以GPU驱动高性能计算，巩固英特尔在AI PC及GPU领域的领导地位。 我们正在寻找软件实习生，加入我们，工作将主要专注于AI驱动的软件开发和验证，负责软件质量测量和跟踪系统的构建与优化。表现优秀者将获得毕业后加入英特尔中国的机会，开启国际化职业发展道路。 职位要求: 教育背景和工作经验：计算机科学、计算机工程或电气工程专业的硕士以上，或相关领域且对AI技术有浓厚兴趣的学生。 职责包括但不限于： • 运用前沿AI技术和模型，使用Python/C/C++开发高性能软件模块，包括视频编解码器、视频处理等关键组件 • 在多操作系统环境（Windows、Linux）下，针对各种英特尔平台进行媒体驱动程序的性能分析、调优和优化 • 开发自动化验证工具，进行系统调试和集成，性能调优 • 在智能体框架中部署大语言模型 (LLM)、视觉语言模型 (VLM)等先进AI技术 任职资格： • 计算机科学、软件工程、电气工程等相关领域硕士及以上在读生，对AI技术有浓厚兴趣和学习热情 • 具备Windows/Linux软件开发实践经验，深入了解软件开发和测试的完整流程 • 精通Python/C/C++编程语言，具备良好的代码质量意识和编程规范 • 具备强烈的学习驱动力，热衷于解决复杂技术问题，善于主动思考和创新 • 优秀的团队沟通和协作能力 • 每周可投入4-5天时间，连续工作4个月及以上 技能加分项: • 深度理解视频编码/解码/处理技术 • 具备 LLM, Agentic AI, VLM技术知识储备

BU Intro Intel CAIGC (AI and GPU IP COE – 人工智能与GPU芯片IP创新中心）以领先AI技术与基础软件生态为核心，协同操作系统厂商（OSV）、独立软件商（ISV）及开发者构建端到端AI软件生态，助力客户打造差异化体验。团队聚焦两大方向：一是通过专用NPU IP赋能AI PC生态，二是全栈GPU IP覆盖英特尔集成与独立显卡全市场段，从芯片IP到系统平台一体化交付，支撑GPU技术路线图落地。其价值在于以AI重塑终端体验，以GPU驱动高性能计算，巩固英特尔在AI PC及图形领域的领导地位。 职位描述： 目前我们正在为Intel CAIGC 上海团队招聘软件研发实习生职位。CAIGC是一个充满年轻人才的地方，有着高昂的士气和激情。我们寻找那些乐于不断学习新东西并勇于接受挑战，并富有很强的团队合作意识的人才。表现优秀者有机会在毕业后加入英特尔中国团队。 岗位职责包括但不限于： • AI技术研发与验证：开展AI新技术研究（如模型量化、图结构转换），在英特尔平台部署并优化概念验证项目（PoC）。 • 大语言模型性能评测与工具开发：针对英特尔平台上的最新大型语言模型（LLM），开展性能测试并开发测试工具功能模块。 • 性能分析与系统调优：分析性能测试结果，定位软件瓶颈（如算子延迟、内存占用），提出优化方案以提升推理速度与资源利用率。 任职资格： • 计算机科学、计算机工程、软件工程或相关专业的硕士在读学生 • 至少精通一种编程语言，如Python或C/C++ • 有使用AI框架如PyTorch和Hugging Face Transformers的经验 • 了解大语言模型和生成式AI，具备快速学习新知识的能力和意愿 • 具备良好的沟通能力和团队协作精神 • 每周可工作4–5天，实习期不少于连续3个月

我们在招 AI 软件实习生（上海 · Intel CAIGC） 如果你对 AI 真的有兴趣， 喜欢折腾模型、性能、系统， 想把「论文里的想法」真正跑在真实平台上—— 那你可能会很适合 Intel CAIGC 团队。 我们是一支年轻、有冲劲、技术氛围很强的团队，日常做的事情非常“实战”： 从 LLM / MLLM/GenAI 性能优化，到 模型量化、系统瓶颈分析，再到 在 Intel 平台上把东西跑快、跑稳、跑好。 ________________________________________ 你来了会做什么？ • 研究 & 实践前沿 AI 技术 比如模型量化、结构优化等，把想法直接落地到 Intel 平台，做 PoC、看效果、做优化。 • 和大语言模型打交道 在 Intel 平台上测试最新的 LLM，做性能评估、对比分析，也会参与测试工具和模块的开发。 • 深挖性能瓶颈，真正做优化 看算子延迟、内存占用、推理速度，分析问题、找原因、提方案，让模型跑得更快、更省资源。 ________________________________________ 我们希望你是这样的 • 计算机 / 软件 / 相关专业 • 至少熟悉一门编程语言：Python 或 C/C++ • 用过 PyTorch、Hugging Face Transformers 等 AI 框架 • 了解 大模型 / 生成式 AI ，愿意快速学习新东西 • 沟通顺畅，有想法，喜欢和人一起解决问题 • 每周能来 4–5 天，实习 至少连续 3 个月 ________________________________________ 你能收获什么？ • 真正接触 工业级 LLM / MLLM/GenAI 优化 • 把研究、工程、系统优化连在一起做 • 和一群技术背景强、愿意带人、也爱讨论技术的同事一起成长 • 实习经历对 后续求职 / 深造 / 转正都非常加分