主分类:芯片设计与验证
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI芯片架构工程师 - 芯片研发",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "硬件"AI生成
},
"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "2027届获得本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍:字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节,主要围绕字节自身业务展开芯片探索,为字节多项业务的专用场景定制硬件优化,设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片,以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段,有多次一版成功的投片经历,所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同,能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。\n\n1、参与AI芯片核心架构的技术探索与方案设计,覆盖计算阵列、存储层次、片上、片间互联、控制系统等关键模块,输出架构设计文档与技术方案;\n2、负责架构性能建模与量化评估,通过仿真建模、理论分析等手段,评估方案的算力、带宽、延迟、能效等核心指标,支撑架构选型与迭代优化;\n3、开展AI训练与推理场景的软硬件协同设计,参与指令集定义、算子映射策略、访存调度机制优化,对接编译器与系统软件团队,推动架构特性在软件栈高效落地;\n4、针对大语言模型、多模态等业务场景,开展AI模型与算子的计算访存特征分析,定位系统性能瓶颈,提出硬件架构层面的优化方向与改进建议;\n5、跟踪业界AI芯片架构、大模型技术的前沿进展,开展新技术预研与方案验证,输出技术调研报告。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学与技术、电子工程、微电子、通信工程等相关专业优先;\n2、扎实掌握计算机体系结构基础理论,对CPU/GPU/典型AI加速器架构有深入理解,熟悉计算单元、存储层次、片上/片间互联的基本设计原理;\n3、了解深度学习基础原理,熟悉典型AI模型的网络结构与核心算子,对AI工作负载的计算与访存行为特征有一定认知;\n4、了解大模型推理、分布式训练的基本流程,对反向传播、参数更新、数据/张量并行等策略有基础认知;\n5、具备至少一类开发能力:\n1)架构建模与性能分析:熟练使用Python/C++;\n2)硬件设计与功能验证:掌握Verilog/SystemVerilog。\n\n加分项\n1、有AI芯片架构建模、性能分析或算子优化相关项目/研究经验,熟悉gem5等架构仿真与建模工具者优先;\n2、了解开源大模型推理框架(如DeepSeek、vLLM、TensorRT-LLM)或PyTorch等深度学习框架,有模型调优、自定义算子开发经验者优先;\n3、了解高速互联接口(SerDes/UCIe)、TCP/IP协议栈或RDMA技术,对分布式训练的系统互联架构有认知者优先;\n4、有体系结构/AI芯片相关领域学术论文发表、相关竞赛获奖或流片参与经历者优先;\n5、熟悉RISC-V指令集、向量/SIMD架构、存算一体、近存计算等技术方向者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"Verilog",
"SystemVerilog",
"深度学习",
"建模",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学与技术、电子工程、微电子、通信工程等相关专业优先;加分项;1、有AI芯片架构建模、性能分析或算子优化相关项目/研究经验,熟悉gem5等架构仿真与建模工具者优先;2、了解开源大模型推理框架(如DeepSeek、vLLM、TensorRT-LLM)或PyTorch等深度学习框架,有模型调优、自定义算子开发经验者优先;3、了解高速互联接口(SerDes/UCIe)、TCP/IP协议栈或RDMA技术,对分布式训练的系统互联架构有认知者优先;4、有体系结构/AI芯片相关领域学术论文发表、相关竞赛获奖或流片参与经历者优先;5、熟悉RISC-V指令集、向量/SIMD架构、存算一体、近存计算等技术方向者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7668214789936580917/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7668214789936580917",
"post_date": "2026-07-30",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7668214789936580917/detail"
},
"fulltext": "AI芯片架构工程师 - 芯片研发\n职位描述\n团队介绍:字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节,主要围绕字节自身业务展开芯片探索,为字节多项业务的专用场景定制硬件优化,设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片,以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段,有多次一版成功的投片经历,所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同,能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。\n\n1、参与AI芯片核心架构的技术探索与方案设计,覆盖计算阵列、存储层次、片上、片间互联、控制系统等关键模块,输出架构设计文档与技术方案;\n2、负责架构性能建模与量化评估,通过仿真建模、理论分析等手段,评估方案的算力、带宽、延迟、能效等核心指标,支撑架构选型与迭代优化;\n3、开展AI训练与推理场景的软硬件协同设计,参与指令集定义、算子映射策略、访存调度机制优化,对接编译器与系统软件团队,推动架构特性在软件栈高效落地;\n4、针对大语言模型、多模态等业务场景,开展AI模型与算子的计算访存特征分析,定位系统性能瓶颈,提出硬件架构层面的优化方向与改进建议;\n5、跟踪业界AI芯片架构、大模型技术的前沿进展,开展新技术预研与方案验证,输出技术调研报告。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学与技术、电子工程、微电子、通信工程等相关专业优先;\n2、扎实掌握计算机体系结构基础理论,对CPU/GPU/典型AI加速器架构有深入理解,熟悉计算单元、存储层次、片上/片间互联的基本设计原理;\n3、了解深度学习基础原理,熟悉典型AI模型的网络结构与核心算子,对AI工作负载的计算与访存行为特征有一定认知;\n4、了解大模型推理、分布式训练的基本流程,对反向传播、参数更新、数据/张量并行等策略有基础认知;\n5、具备至少一类开发能力:\n1)架构建模与性能分析:熟练使用Python/C++;\n2)硬件设计与功能验证:掌握Verilog/SystemVerilog。\n\n加分项\n1、有AI芯片架构建模、性能分析或算子优化相关项目/研究经验,熟悉gem5等架构仿真与建模工具者优先;\n2、了解开源大模型推理框架(如DeepSeek、vLLM、TensorRT-LLM)或PyTorch等深度学习框架,有模型调优、自定义算子开发经验者优先;\n3、了解高速互联接口(SerDes/UCIe)、TCP/IP协议栈或RDMA技术,对分布式训练的系统互联架构有认知者优先;\n4、有体系结构/AI芯片相关领域学术论文发表、相关竞赛获奖或流片参与经历者优先;\n5、熟悉RISC-V指令集、向量/SIMD架构、存算一体、近存计算等技术方向者优先。\n团队介绍:字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节,主要围绕字节自身业务展开芯片探索,为字节多项业务的专用场景定制硬件优化,设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片,以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段,有多次一版成功的投片经历,所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同,能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。\n\n1、参与AI芯片核心架构的技术探索与方案设计,覆盖计算阵列、存储层次、片上、片间互联、控制系统等关键模块,输出架构设计文档与技术方案;\n2、负责架构性能建模与量化评估,通过仿真建模、理论分析等手段,评估方案的算力、带宽、延迟、能效等核心指标,支撑架构选型与迭代优化;\n3、开展AI训练与推理场景的软硬件协同设计,参与指令集定义、算子映射策略、访存调度机制优化,对接编译器与系统软件团队,推动架构特性在软件栈高效落地;\n4、针对大语言模型、多模态等业务场景,开展AI模型与算子的计算访存特征分析,定位系统性能瓶颈,提出硬件架构层面的优化方向与改进建议;\n5、跟踪业界AI芯片架构、大模型技术的前沿进展,开展新技术预研与方案验证,输出技术调研报告。\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学与技术、电子工程、微电子、通信工程等相关专业优先;\n2、扎实掌握计算机体系结构基础理论,对CPU/GPU/典型AI加速器架构有深入理解,熟悉计算单元、存储层次、片上/片间互联的基本设计原理;\n3、了解深度学习基础原理,熟悉典型AI模型的网络结构与核心算子,对AI工作负载的计算与访存行为特征有一定认知;\n4、了解大模型推理、分布式训练的基本流程,对反向传播、参数更新、数据/张量并行等策略有基础认知;\n5、具备至少一类开发能力:\n1)架构建模与性能分析:熟练使用Python/C++;\n2)硬件设计与功能验证:掌握Verilog/SystemVerilog。\n\n加分项\n1、有AI芯片架构建模、性能分析或算子优化相关项目/研究经验,熟悉gem5等架构仿真与建模工具者优先;\n2、了解开源大模型推理框架(如DeepSeek、vLLM、TensorRT-LLM)或PyTorch等深度学习框架,有模型调优、自定义算子开发经验者优先;\n3、了解高速互联接口(SerDes/UCIe)、TCP/IP协议栈或RDMA技术,对分布式训练的系统互联架构有认知者优先;\n4、有体系结构/AI芯片相关领域学术论文发表、相关竞赛获奖或流片参与经历者优先;\n5、熟悉RISC-V指令集、向量/SIMD架构、存算一体、近存计算等技术方向者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T024",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}