2027AIDU-AI异构计算研发工程师(J99964)

北京市/上海市 · 校招 · 2027 届 · 本科

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任职要求

精通以下一项或多项专业技能，或在相关领域具备丰富经验
专业技能：
1. 热爱编程，精通C++/Python；
2. 具有独立开发能力，对AI算法和主流框架有丰富的应用或开发经验；
3. 精通GPU/ARM/MIPS/DSP等任意异构计算平台；
4. 精通计算机体系结构，有汇编级别开发经验；
5. 精通GPU/ARM/MIPS/DSP等异构计算平台的通信库；
6. 精通MPI，对不同网络拓扑结构的通信算法及底层通信函数有深入研究，对RDMA，GPU direct等技术有了解；
7. 对分布式计算有深入理解，特别是同步，异步等通信策略在AI计算中的应用。
软素质：
1. 目标驱动，并有探索精神；
2. 团队协作及沟通能力；
3. 具备分析和解决问题的能力；
4. 有极强的学习能力和知识迁移能力。
具有以下条件者优先：
1. 精通PaddlePaddle、Caffe/Caffe2、MXNET、TensorFlow等开源框架，做过源码级优化移植等工作；
2. 熟练使用Cublas、Cudnn、MIopen、OpenBlas、MKL、Eigen等主流计算库；
3. 熟悉AI training通信过程，熟悉MPI，NCCL，RDMA，GPU Direct等通信技术；
4. 精通CUDA/OpenCL开发，有SASS或PTX级别优化开发经验；
5. 精通Neon或ARM-GPU开发，有过大小端并行计算优化经验及ARM-GPU协同开发经验；
6. 精通常用硬件平台性能分析工具链，如CodeXL\NVVP\GPA等；
7. 精通LLVM；
8. 有Linux内核相关开发和优化经验。
招聘部门：大模型基建部、预训练部

岗位描述

【岗位职责】

我们致力于构建全球领先的AI异构计算加速引擎和加速平台。建立融合推理（Inference）、训练（Training）的软硬件一体的AI计算加速解决方案，并应用于行业最大的规模的AI数据中心，解决云计算、搜索、信息流、图像、视觉、语音、自然语言处理等的算法优化与计算加速问题。

1. 负责大规模AI前向计算引擎（Inference Engine）框架和底层算子开发与优化；
2. 负责大规模AI计算通信库及通信算法开发与优化；
3. 负责面向CPU/GPU/FPGA/ASIC等多元化计算架构的编译系统开发、编译优化和算法加速；
4. 负责异构高性能计算平台的设计、研发，高性能计算库、通信库开发与优化。

【任职要求】

精通以下一项或多项专业技能，或在相关领域具备丰富经验

专业技能：

1. 热爱编程，精通C++/Python；
2. 具有独立开发能力，对AI算法和主流框架有丰富的应用或开发经验；
3. 精通GPU/ARM/MIPS/DSP等任意异构计算平台；
4. 精通计算机体系结构，有汇编级别开发经验；
5. 精通GPU/ARM/MIPS/DSP等异构计算平台的通信库；
6. 精通MPI，对不同网络拓扑结构的通信算法及底层通信函数有深入研究，对RDMA，GPU direct等技术有了解；
7. 对分布式计算有深入理解，特别是同步，异步等通信策略在AI计算中的应用。

软素质：

1. 目标驱动，并有探索精神；
2. 团队协作及沟通能力；
3. 具备分析和解决问题的能力；
4. 有极强的学习能力和知识迁移能力。

具有以下条件者优先：

1. 精通PaddlePaddle、Caffe/Caffe2、MXNET、TensorFlow等开源框架，做过源码级优化移植等工作；
2. 熟练使用Cublas、Cudnn、MIopen、OpenBlas、MKL、Eigen等主流计算库；
3. 熟悉AI training通信过程，熟悉MPI，NCCL，RDMA，GPU Direct等通信技术；
4. 精通CUDA/OpenCL开发，有SASS或PTX级别优化开发经验；
5. 精通Neon或ARM-GPU开发，有过大小端并行计算优化经验及ARM-GPU协同开发经验；
6. 精通常用硬件平台性能分析工具链，如CodeXL\NVVP\GPA等；
7. 精通LLVM；
8. 有Linux内核相关开发和优化经验。

招聘部门：大模型基建部、预训练部

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该岗位可能会问的问题

基于后端开发岗位的常见面试问题整理

请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子

类型专业能力·难度中等

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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}

MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树

类型专业能力·难度困难

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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少

你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色

类型项目经历·难度中等

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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少

什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣

类型专业能力·难度简单

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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择

如何设计一个高并发的秒杀系统

类型情景/案例·难度困难

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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃

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