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）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "达摩院-芯片性能架构师-计算技术",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "成都 / 北京 / 杭州 / 上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术-芯片"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "硕士",
"language": "5. 良好的英语听说读写能力",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 对当前流行的生成式AI模型，如GPT-3，LLaMA，Qwen，stable diffusion等模型进行应用分析，评估模型在不同硬件架构（CPU/GPU/NPU）上的性能瓶颈，分析内存占用等；\n2. 针对应用分析结果设计关键硬件模块的架构，包括数据通路，控制逻辑，计算/访存接口等；\n3. 构建高精度的硬件架构的仿真器和性能、面积、功耗模型；\n4. 依据仿真器和模型的结果做架构探索，为硬件架构设计提供理论依据。",
"requirements_text": "1. 具备计算机系统、芯片微架构（尤其是GPU/NPU）等领域的丰富知识；\n2. 有较强的编程能力、脚本和数据总结分析能力；\n3. 熟悉芯片性能分析方法，对仿真器（如Gem5、SST等）和NPU性能建模（Timeloop、Maestro等）、基准测试方法熟悉者优先；\n4. 熟悉深度学习框架，如pytorch、HuggingFace等，了解流行的大语言模型框架，如vLLM、LightLLM者优先；\n5. 良好的英语听说读写能力；\n6. 有上进心、团队合作精神和良好的沟通能力。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"深度学习",
"团队协作",
"沟通能力",
"分析能力",
"建模",
"英语沟通",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "3. 熟悉芯片性能分析方法，对仿真器（如Gem5、SST等）和NPU性能建模（Timeloop、Maestro等）、基准测试方法熟悉者优先；4. 熟悉深度学习框架，如pytorch、HuggingFace等，了解流行的大语言模型框架，如vLLM、LightLLM者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100016360003"
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"fulltext": "达摩院-芯片性能架构师-计算技术\n达摩院-芯片性能架构师-计算技术\n\n基础信息\n职位类别：技术-芯片\n工作地点：成都 / 北京 / 杭州 / 上海\n\n职位描述\n1. 对当前流行的生成式AI模型，如GPT-3，LLaMA，Qwen，stable diffusion等模型进行应用分析，评估模型在不同硬件架构（CPU/GPU/NPU）上的性能瓶颈，分析内存占用等；\n2. 针对应用分析结果设计关键硬件模块的架构，包括数据通路，控制逻辑，计算/访存接口等；\n3. 构建高精度的硬件架构的仿真器和性能、面积、功耗模型；\n4. 依据仿真器和模型的结果做架构探索，为硬件架构设计提供理论依据。\n\n职位要求\n1. 具备计算机系统、芯片微架构（尤其是GPU/NPU）等领域的丰富知识；\n2. 有较强的编程能力、脚本和数据总结分析能力；\n3. 熟悉芯片性能分析方法，对仿真器（如Gem5、SST等）和NPU性能建模（Timeloop、Maestro等）、基准测试方法熟悉者优先；\n4. 熟悉深度学习框架，如pytorch、HuggingFace等，了解流行的大语言模型框架，如vLLM、LightLLM者优先；\n5. 良好的英语听说读写能力；\n6. 有上进心、团队合作精神和良好的沟通能力。\n1. 对当前流行的生成式AI模型，如GPT-3，LLaMA，Qwen，stable diffusion等模型进行应用分析，评估模型在不同硬件架构（CPU/GPU/NPU）上的性能瓶颈，分析内存占用等；\n2. 针对应用分析结果设计关键硬件模块的架构，包括数据通路，控制逻辑，计算/访存接口等；\n3. 构建高精度的硬件架构的仿真器和性能、面积、功耗模型；\n4. 依据仿真器和模型的结果做架构探索，为硬件架构设计提供理论依据。\n1. 具备计算机系统、芯片微架构（尤其是GPU/NPU）等领域的丰富知识；\n2. 有较强的编程能力、脚本和数据总结分析能力；\n3. 熟悉芯片性能分析方法，对仿真器（如Gem5、SST等）和NPU性能建模（Timeloop、Maestro等）、基准测试方法熟悉者优先；\n4. 熟悉深度学习框架，如pytorch、HuggingFace等，了解流行的大语言模型框架，如vLLM、LightLLM者优先；\n5. 良好的英语听说读写能力；\n6. 有上进心、团队合作精神和良好的沟通能力。",
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