AI GPU加速器-系统与性能方向实习生
招聘时间
即日起 至 2026-05-08
招聘单位
英特尔
所在地区
上海
工作地点
上海市/上海/闵行区
学历要求
不限
实习时长
每周5天，每天3小时
职责描述
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
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
