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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "NPU芯片架构工程师",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "具备电子工程、计算机体系结构、集成电路设计、人工智能芯片等相关专业硕士/博士学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 收集并分析典型端侧AI应用场景（如拍照录像、Agent、LLM等）的神经网络模型；\n2. 选取典型端侧AI应用场景进行系统级软硬件联合验证；\n3. 设计轻量化、高能效的NPU微架构，确定计算单元、控制单元、片上缓存等模块的整体架构方案；\n4. 构建指令集及控制机制，支持灵活的操作控制与资源调度方案；\n5. 设计多任务调度机制，支持边缘推理任务的优先级分配与资源共享方案；\n6. 通过架构建模验证分析对应方案的可行性。",
"requirements_text": "1. 具备电子工程、计算机体系结构、集成电路设计、人工智能芯片等相关专业硕士/博士学位；\n2. 有扎实的计算机体系结构、数字电路与SoC设计基础，具备端侧AI芯片或NPU相关研究背景者优先；\n3. 具备良好的科研背景与工程实践能力，有国际一流会议或期刊论文发表者优先（如ISCA、HPCA、MICRO、DAC等）；\n4. 能将AI模型映射到硬件架构中，有模型压缩、量化、算子优化经验者优先。\n5. 具备架构建模经验者优先",
"skills": [AI生成
"电路设计",
"数字电路",
"建模"
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"preferred_qualifications": "2. 有扎实的计算机体系结构、数字电路与SoC设计基础，具备端侧AI芯片或NPU相关研究背景者优先；3. 具备良好的科研背景与工程实践能力，有国际一流会议或期刊论文发表者优先（如ISCA、HPCA、MICRO、DAC等）；4. 能将AI模型映射到硬件架构中，有模型压缩、量化、算子优化经验者优先；5. 具备架构建模经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "NPU芯片架构工程师\n职位描述\n1. 收集并分析典型端侧AI应用场景（如拍照录像、Agent、LLM等）的神经网络模型；\n2. 选取典型端侧AI应用场景进行系统级软硬件联合验证；\n3. 设计轻量化、高能效的NPU微架构，确定计算单元、控制单元、片上缓存等模块的整体架构方案；\n4. 构建指令集及控制机制，支持灵活的操作控制与资源调度方案；\n5. 设计多任务调度机制，支持边缘推理任务的优先级分配与资源共享方案；\n6. 通过架构建模验证分析对应方案的可行性。\n\n职位要求\n1. 具备电子工程、计算机体系结构、集成电路设计、人工智能芯片等相关专业硕士/博士学位；\n2. 有扎实的计算机体系结构、数字电路与SoC设计基础，具备端侧AI芯片或NPU相关研究背景者优先；\n3. 具备良好的科研背景与工程实践能力，有国际一流会议或期刊论文发表者优先（如ISCA、HPCA、MICRO、DAC等）；\n4. 能将AI模型映射到硬件架构中，有模型压缩、量化、算子优化经验者优先。\n5. 具备架构建模经验者优先\n1. 收集并分析典型端侧AI应用场景（如拍照录像、Agent、LLM等）的神经网络模型；\n2. 选取典型端侧AI应用场景进行系统级软硬件联合验证；\n3. 设计轻量化、高能效的NPU微架构，确定计算单元、控制单元、片上缓存等模块的整体架构方案；\n4. 构建指令集及控制机制，支持灵活的操作控制与资源调度方案；\n5. 设计多任务调度机制，支持边缘推理任务的优先级分配与资源共享方案；\n6. 通过架构建模验证分析对应方案的可行性。\n1. 具备电子工程、计算机体系结构、集成电路设计、人工智能芯片等相关专业硕士/博士学位；\n2. 有扎实的计算机体系结构、数字电路与SoC设计基础，具备端侧AI芯片或NPU相关研究背景者优先；\n3. 具备良好的科研背景与工程实践能力，有国际一流会议或期刊论文发表者优先（如ISCA、HPCA、MICRO、DAC等）；\n4. 能将AI模型映射到硬件架构中，有模型压缩、量化、算子优化经验者优先。\n5. 具备架构建模经验者优先",
"standard_classification": {
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