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": "IP设计实习生-芯片研发",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "硬件"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"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。"
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"requirements": {
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"degree": "2027届本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\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、负责AI芯片设计评估,包括矩阵/卷积计算结构探索、向量计算不同路线量化评估、浮点无损/有损压缩分析、Crossbar结构优化分析等。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读,微电子、计算机等相关专业优先;\n2、对芯片前端设计有深入理解,有坚实的RTL设计基础;\n3、有主动学习、深入分析和解决问题的能力及自我驱动力。\n\n加分项\n1、熟悉Transformer架构与大模型核心算法,深刻理解算法算子特性与硬件算力映射关系,具备AI芯片计算架构设计、算力调度优化的算法基础。",
"skills": [AI生成
"架构设计",
"解决问题",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读,微电子、计算机等相关专业优先;加分项",
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"fulltext": "IP设计实习生-芯片研发\n职位描述\nByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\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、负责AI芯片设计评估,包括矩阵/卷积计算结构探索、向量计算不同路线量化评估、浮点无损/有损压缩分析、Crossbar结构优化分析等。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读,微电子、计算机等相关专业优先;\n2、对芯片前端设计有深入理解,有坚实的RTL设计基础;\n3、有主动学习、深入分析和解决问题的能力及自我驱动力。\n\n加分项\n1、熟悉Transformer架构与大模型核心算法,深刻理解算法算子特性与硬件算力映射关系,具备AI芯片计算架构设计、算力调度优化的算法基础。\nByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\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、负责AI芯片设计评估,包括矩阵/卷积计算结构探索、向量计算不同路线量化评估、浮点无损/有损压缩分析、Crossbar结构优化分析等。\n1、2027届本科及以上学历在读,微电子、计算机等相关专业优先;\n2、对芯片前端设计有深入理解,有坚实的RTL设计基础;\n3、有主动学习、深入分析和解决问题的能力及自我驱动力。\n\n加分项\n1、熟悉Transformer架构与大模型核心算法,深刻理解算法算子特性与硬件算力映射关系,具备AI芯片计算架构设计、算力调度优化的算法基础。",
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