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民企 人工智能 收录 2026.08.22

摩尔线程27秋招

摩尔线程27秋招

摩尔线程智能科技(北京)有限责任公司启动2027届秋季校园招聘,招聘岗位涵盖分布式训练、图形渲染、GPU基础设施、大客户售后服务等方向,欢迎对人工智能、大模型、GPU计算感兴趣的同学投递。

所属企业 摩尔线程智能科技(北京)有限责任公司
工作地点 北京市 / 杭州市 / 深圳市 / 上海市 / 无锡市
截止时间 2026-10-21
学历要求 硕士
GPU 大模型 多地可选 AI基础设施 摩尔线程 秋招 分布式训练 图形渲染

招聘公告与岗位信息

🎯 招聘岗位

本次秋招包含以下岗位:

  • **场景验证工程师(J10895)**:围绕大模型训练与推理、具身智能、AI4S、HPC等领域,开展行业解决方案验证、性能剖析与优化。

  • **图形渲染/3DGS算法工程师(J10985)**:开展3DGS算法研究优化、多模态内容生成算法开发,搭建训练管线并完成算法全链路部署。

  • **分布式训练工程师(J10983)**:专注于大模型训练和后训练性能优化,开展软硬件算法全流程coDesign。

  • **GPU基础设施实习生(J10937)**:参与Graphics Trace / RayTracing Trace工具链开发与维护,以及MUSA API Trace工程化建设。

  • **大客户售后服务经理(J10927)**:负责大客户服务流程制定、Case全生命周期管理及重大故障协调处理。

场景验证工程师

  • 深入理解摩尔线程全栈软硬件产品,了解MUSA生态。

  • 具备扎实的GPU并行计算基础,精通MUSA编程模型。

  • 熟悉PyTorch、vLLM、SGLang、Triton等主流AI框架。

  • 有AI行业项目实施经验,了解MoE模型、长上下文模型。

  • 具备GPU项目交付经验,熟悉千卡级以上集群部署。

  • 学历不限,能力优先。

图形渲染/3DGS算法工程师

  • 硕士及以上学历,计算机、数学、电子工程相关专业。

  • 精通Python/C++,熟练掌握PyTorch/TensorFlow。

  • 深入理解3DGS、NeRF等技术,有相关项目经验。

  • 熟悉Stable Diffusion、Sora类视频生成模型。

  • 有顶会论文或高影响力开源项目者优先。

分布式训练工程师

  • 计算机、人工智能、软件工程等相关专业。

  • 掌握Python或C++,熟练使用PyTorch/Jax/Paddle等框架。

  • 熟悉深度学习及大模型训练相关算法。

  • 有大规模GPU集群调优、Megatron/DeepSpeed等经验者优先。

GPU基础设施实习生

  • 计算机、软件工程、电子信息、图形学或相关专业在读。

  • 熟悉C++或Python,能阅读工程代码。

  • 具备基本问题记录和复现实验能力。

  • 了解GPU compute、CUDA runtime API等基础概念更佳。

大客户售后服务经理

  • 熟悉显卡、服务器常规固件及故障分析方法。

  • 熟悉Linux操作系统及应用,掌握OS类故障定位。

  • 有公有云、私有云或虚拟化产品服务经验者优先。

  • 具备项目管理能力和沟通能力。

📍 工作地点

  • 分布式训练工程师:北京、杭州、深圳、上海、无锡

  • 图形渲染/3DGS算法工程师:北京

  • 其他岗位未明确城市,请参考岗位详情。

✅ 投递建议

  • 根据岗位要求匹配自身技能和项目经验。

  • 突出相关项目实践,尤其是GPU、大模型、图形AI方向。

  • 注意各岗位的学历要求和城市偏好。

点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。

招聘批次:2027届秋招

关联岗位

场景验证工程师(J10895)

围绕大模型训练与推理、具身智能、AI4S、HPC等领域,开展摩尔线程行业解决方案的验证工作,进行性能剖析与优化,输出分析报告。

图形渲染/3DGS算法工程师(J10985)

依托自研GPU算力底座,开展3DGS算法研究优化、多模态内容生成算法开发,搭建训练管线并完成算法全链路部署。

分布式训练工程师(J10983)

专注于语言/多模态/多模态生成模型的训练和后训练性能优化,开展软硬件算法全流程coDesign,拥有万卡以上大集群训练调优经验。

GPU 基础设施实习生(J10937)

参与Graphics Trace / RayTracing Trace工具链开发与维护,以及MUSA API Trace / Compute Trace的capture/replay/verify工程化建设。

大客户售后服务经理(J10927)

制定重要客户服务流程与应急响应机制,负责大客户Case全生命周期管理,协调重大故障处理,提升客户满意度。

招聘流程

未知时间
网申/投递

摩尔线程智能科技(北京)有限责任公司启动2027届秋季校园招聘,招聘岗位覆盖GPU、大模型、图形AI等领域,欢迎对人工智能、高性能计算感兴趣的同学投递。

未知时间
网申/投递

## ✅ 投递建议

投递建议

关注岗位匹配度

本次秋招岗位方向差异较大,如分布式训练工程师侧重GPU集群训练优化,图形渲染/3DGS算法工程师要求硕士及以上且熟悉3DGS、NeRF等技术,建议根据自身项目经历选择最匹配的岗位投递。

突出项目经验

多数岗位要求有实际项目经验,如分布式训练岗位有大规模GPU集群调优、Megatron/DeepSpeed等框架实践为加分项,简历中应重点描述相关项目细节和成果。

注意城市选择

部分岗位工作地点明确,如分布式训练工程师可选北京、杭州、深圳、上海、无锡,而图形渲染/3DGS算法工程师仅限北京,投递时需结合个人城市偏好和岗位地点要求。

常见问题 FAQ

摩尔线程智能科技(北京)有限责任公司的场景验证工程师(J10895):本次秋招对学历有什么要求?

不同岗位要求不同。图形渲染/3DGS算法工程师要求硕士及以上学历,计算机、数学、电子工程相关专业;分布式训练工程师要求计算机、人工智能、软件工程等相关专业,欢迎基础扎实的在读同学投递;场景验证工程师则明确学历不限,能力优先。建议根据自身学历背景选择合适岗位。

摩尔线程智能科技(北京)有限责任公司的场景验证工程师(J10895):工作地点有哪些?

本次秋招岗位工作地点包括北京、杭州、深圳、上海、无锡。其中分布式训练工程师可选北京、杭州、深圳、上海、无锡;图形渲染/3DGS算法工程师仅限北京;其他岗位未明确城市。投递时请结合岗位详情和自身城市偏好。

摩尔线程智能科技(北京)有限责任公司的场景验证工程师(J10895):对编程和框架有什么要求?

多数岗位要求掌握Python或C++,并熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架。分布式训练工程师还要求熟悉深度学习及大模型训练算法,有Megatron/DeepSpeed等框架实践经验为加分项。图形渲染/3DGS算法工程师则要求精通Python/C++,熟练掌握PyTorch/TensorFlow,并深入理解3DGS、NeRF等技术。

摩尔线程智能科技(北京)有限责任公司的场景验证工程师(J10895):是否有实习岗位?

本次秋招中包含GPU基础设施实习生岗位,面向计算机、软件工程、电子信息、图形学或相关专业在读学生,要求熟悉C++或Python,具备基本问题记录和复现实验能力。

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