主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "芯片软件工程师-软硬件结合系统优化方向",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "平头哥",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "平头哥",
"company_industry": "半导体 / 芯片设计",
"company_size": "未披露",
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"company_description": "平头哥研发计算、存储及网络芯片，为人工智能基础设施提供支持。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机、电子相关专业硕士/博士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 深入观测和分析数据中心芯片重点业务特点，识别软件热点，硬件瓶颈等，提出优化方案；\n2. 基于对真实业务的观察和分析，对业务进行合理的抽象与简化，建立高效的芯片软硬件性能评估体系框架，提升软硬件性能迭代的效率；\n3. 深度参与重点计算、通信加速库的算法性能分析优化工作，和加速库团队合作将重要算子性能推向极致；\n4. 深入理解和分析通用计算，AI芯片的硬件底层微架构设计特性，软硬件协同发挥现有硬件的每一份硬件能力；\n5. 保持追踪业界最新的技术发展，将业界的技术演进能够拆解，映射到底层芯片的迭代演化上，参与硬件架构团队共同定义下一代硬件，推进软硬件共同前进。",
"requirements_text": "1. 计算机、电子相关专业硕士/博士及以上学历，精通 C/C++；\n2. 学习能力强，对新事物保有好奇心，不自我设限，勇于探索；\n3. 有极客精神，追求性能的极致优化，对困难问题有追问到底的好奇心;\n4. 良好的沟通能力和团队协同能力，能与他人合作，共同完成目标。\n【加分项】：\n1. 熟悉 CUDA 开发，有高性能计算（HPC）或算子优化经验；\n2. 有 Pytorch/vLLM/sglang 等开源框架的深度使用或代码贡献经历；\n3. 熟悉云计算和AI场景，对于AI相关算法有深入理解；\n4. 熟悉系统软件（linux kernel/虚拟化/编译器等）。",
"skills": [AI生成
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"CUDA",
"沟通能力",
"学习能力",
"C语言"
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"fulltext": "芯片软件工程师-软硬件结合系统优化方向\n芯片软件工程师-软硬件结合系统优化方向\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：上海\n\n职位描述\n1. 深入观测和分析数据中心芯片重点业务特点，识别软件热点，硬件瓶颈等，提出优化方案；\n2. 基于对真实业务的观察和分析，对业务进行合理的抽象与简化，建立高效的芯片软硬件性能评估体系框架，提升软硬件性能迭代的效率；\n3. 深度参与重点计算、通信加速库的算法性能分析优化工作，和加速库团队合作将重要算子性能推向极致；\n4. 深入理解和分析通用计算，AI芯片的硬件底层微架构设计特性，软硬件协同发挥现有硬件的每一份硬件能力；\n5. 保持追踪业界最新的技术发展，将业界的技术演进能够拆解，映射到底层芯片的迭代演化上，参与硬件架构团队共同定义下一代硬件，推进软硬件共同前进。\n\n职位要求\n1. 计算机、电子相关专业硕士/博士及以上学历，精通 C/C++；\n2. 学习能力强，对新事物保有好奇心，不自我设限，勇于探索；\n3. 有极客精神，追求性能的极致优化，对困难问题有追问到底的好奇心;\n4. 良好的沟通能力和团队协同能力，能与他人合作，共同完成目标。\n【加分项】：\n1. 熟悉 CUDA 开发，有高性能计算（HPC）或算子优化经验；\n2. 有 Pytorch/vLLM/sglang 等开源框架的深度使用或代码贡献经历；\n3. 熟悉云计算和AI场景，对于AI相关算法有深入理解；\n4. 熟悉系统软件（linux kernel/虚拟化/编译器等）。\n\n在招业务\n平头哥\n1. 深入观测和分析数据中心芯片重点业务特点，识别软件热点，硬件瓶颈等，提出优化方案；\n2. 基于对真实业务的观察和分析，对业务进行合理的抽象与简化，建立高效的芯片软硬件性能评估体系框架，提升软硬件性能迭代的效率；\n3. 深度参与重点计算、通信加速库的算法性能分析优化工作，和加速库团队合作将重要算子性能推向极致；\n4. 深入理解和分析通用计算，AI芯片的硬件底层微架构设计特性，软硬件协同发挥现有硬件的每一份硬件能力；\n5. 保持追踪业界最新的技术发展，将业界的技术演进能够拆解，映射到底层芯片的迭代演化上，参与硬件架构团队共同定义下一代硬件，推进软硬件共同前进。\n1. 计算机、电子相关专业硕士/博士及以上学历，精通 C/C++；\n2. 学习能力强，对新事物保有好奇心，不自我设限，勇于探索；\n3. 有极客精神，追求性能的极致优化，对困难问题有追问到底的好奇心;\n4. 良好的沟通能力和团队协同能力，能与他人合作，共同完成目标。\n【加分项】：\n1. 熟悉 CUDA 开发，有高性能计算（HPC）或算子优化经验；\n2. 有 Pytorch/vLLM/sglang 等开源框架的深度使用或代码贡献经历；\n3. 熟悉云计算和AI场景，对于AI相关算法有深入理解；\n4. 熟悉系统软件（linux kernel/虚拟化/编译器等）。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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