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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"job_title": "AI 芯片前沿技术研究型实习生",
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"job_category": "技术类"AI生成
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"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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"degree": "● 海内外优秀在读硕士生、博士生",
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"responsibilities": "致力于AI SoC芯片架构、芯片关键技术前沿研究，采用自上而下基于应用驱动和自下而上基于新技术的研究方法，利用系统架构、计算机体系结构、芯片设计优化等领域的技术积累，在芯片相关领域及新兴计算领域（如机器学习、大语言模型）进行研究性探索，开发原型系统，落地到芯片产品。主要工作研究方向包括但不限于：\n1、 AI 驱动架构设计方法论研究：结合当前的AI 大模型技术，探索AI芯片架构设计全新方法论\n2、片上网络（NoC）技术研究：结合近存计算技术和大模型AI芯片系统架构，进行2D/3D片上网络拓扑、路由算法、仲裁均衡性、系统一致性以及不同拓扑结构的物理实现研究；\n3、先进互联/网络技术研究：研究并开发面向高带宽、低延时、高可靠性的先进互联技术，包括芯粒互联、芯片互联、网络互联、光互联，推动新一代互联系统和高效数据传输方案的创新； \n4、先进内存技术、近存计算技术研究：推动2.5D/3D内存技术研究、新型非易失性存储架构研究；\n5、SoC性能建模/仿真研究：跟踪/调研 SoC ESL 建模方法和标准，探索AI SoC 软/硬件融合设计/验证流程， 并对其关键问题进行深入研究； \n6、发表专利和顶级期刊/会议论文",
"requirements_text": "● 海内外优秀在读硕士生、博士生。\n● 具备良好的编程基础和计算机体系结构、集成电路设计等方向的研究和实践经验，能熟练运用硬件描述语言（如Verilog或VHDL）解决芯片设计问题。\n● 在计算机体系结构顶级会议和期刊发表过高水平论文者优先。具有三维集成技术或SoC设计经验者优先。\n● 热爱解决问题，喜欢学习新知识，具备良好的团队合作精神。\n加分项：\n● 具有实际项目经验，如高性能计算、机器学习加速器设计等应用领域。\n● 了解最新SoC架构和互联技术的发展趋势，能够结合多种信息进行架构创新。",
"skills": [AI生成
"Verilog",
"机器学习",
"电路设计",
"芯片设计",
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"fulltext": "AI 芯片前沿技术研究型实习生\nAI 芯片前沿技术研究型实习生\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2030-01-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：北京 / 上海\n\n职位描述\n致力于AI SoC芯片架构、芯片关键技术前沿研究，采用自上而下基于应用驱动和自下而上基于新技术的研究方法，利用系统架构、计算机体系结构、芯片设计优化等领域的技术积累，在芯片相关领域及新兴计算领域（如机器学习、大语言模型）进行研究性探索，开发原型系统，落地到芯片产品。主要工作研究方向包括但不限于：\n1、 AI 驱动架构设计方法论研究：结合当前的AI 大模型技术，探索AI芯片架构设计全新方法论\n2、片上网络（NoC）技术研究：结合近存计算技术和大模型AI芯片系统架构，进行2D/3D片上网络拓扑、路由算法、仲裁均衡性、系统一致性以及不同拓扑结构的物理实现研究；\n3、先进互联/网络技术研究：研究并开发面向高带宽、低延时、高可靠性的先进互联技术，包括芯粒互联、芯片互联、网络互联、光互联，推动新一代互联系统和高效数据传输方案的创新； \n4、先进内存技术、近存计算技术研究：推动2.5D/3D内存技术研究、新型非易失性存储架构研究；\n5、SoC性能建模/仿真研究：跟踪/调研 SoC ESL 建模方法和标准，探索AI SoC 软/硬件融合设计/验证流程， 并对其关键问题进行深入研究； \n6、发表专利和顶级期刊/会议论文\n\n职位要求\n● 海内外优秀在读硕士生、博士生。\n● 具备良好的编程基础和计算机体系结构、集成电路设计等方向的研究和实践经验，能熟练运用硬件描述语言（如Verilog或VHDL）解决芯片设计问题。\n● 在计算机体系结构顶级会议和期刊发表过高水平论文者优先。具有三维集成技术或SoC设计经验者优先。\n● 热爱解决问题，喜欢学习新知识，具备良好的团队合作精神。\n加分项：\n● 具有实际项目经验，如高性能计算、机器学习加速器设计等应用领域。\n● 了解最新SoC架构和互联技术的发展趋势，能够结合多种信息进行架构创新。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n致力于AI SoC芯片架构、芯片关键技术前沿研究，采用自上而下基于应用驱动和自下而上基于新技术的研究方法，利用系统架构、计算机体系结构、芯片设计优化等领域的技术积累，在芯片相关领域及新兴计算领域（如机器学习、大语言模型）进行研究性探索，开发原型系统，落地到芯片产品。主要工作研究方向包括但不限于：\n1、 AI 驱动架构设计方法论研究：结合当前的AI 大模型技术，探索AI芯片架构设计全新方法论\n2、片上网络（NoC）技术研究：结合近存计算技术和大模型AI芯片系统架构，进行2D/3D片上网络拓扑、路由算法、仲裁均衡性、系统一致性以及不同拓扑结构的物理实现研究；\n3、先进互联/网络技术研究：研究并开发面向高带宽、低延时、高可靠性的先进互联技术，包括芯粒互联、芯片互联、网络互联、光互联，推动新一代互联系统和高效数据传输方案的创新； \n4、先进内存技术、近存计算技术研究：推动2.5D/3D内存技术研究、新型非易失性存储架构研究；\n5、SoC性能建模/仿真研究：跟踪/调研 SoC ESL 建模方法和标准，探索AI SoC 软/硬件融合设计/验证流程， 并对其关键问题进行深入研究； \n6、发表专利和顶级期刊/会议论文\n● 海内外优秀在读硕士生、博士生。\n● 具备良好的编程基础和计算机体系结构、集成电路设计等方向的研究和实践经验，能熟练运用硬件描述语言（如Verilog或VHDL）解决芯片设计问题。\n● 在计算机体系结构顶级会议和期刊发表过高水平论文者优先。具有三维集成技术或SoC设计经验者优先。\n● 热爱解决问题，喜欢学习新知识，具备良好的团队合作精神。\n加分项：\n● 具有实际项目经验，如高性能计算、机器学习加速器设计等应用领域。\n● 了解最新SoC架构和互联技术的发展趋势，能够结合多种信息进行架构创新。",
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