1、与架构师及软件团队协作保证微架构及设计在多平台上被充分验证。

2、工作内容着重于设计验证基础平台的搭建。

3、使用System Verilog/UVM的方法针对设计功能制定验证计划。

4、日常维护回归测试以保证设计的正常工作。

1、要求CS/EE专业硕士或具有3年芯片验证相关工作经验的本科学历。

2、具有开发和执行复杂芯片测试计划的经验，熟练掌握System Verilog及Python/Perl等脚本语言。

3、精通UVM方法学，具有SOC级及IP子系统的验证经验，例如CPU子系统，PCIE，以太网，DDR和serdes系统等。

4、负责为复杂芯片定义/开发/执行自测试环境。

5、熟悉assertion和代码/功能覆盖率，熟悉形式验证工具。

6、良好的沟通能力，具备团队协作精神。

1、和软件/硬件工程师协同工作设计超低功耗AI加速芯片。

2、规划编写相关模块微架构设计文档。

3、编写高性能高质量的RTL源代码。

4、与算法团队合作分析性能模型，以提高整体设计性能。

5、与设计验证团队合作产生验证计划，分析覆盖率，帮助芯片仿真及debug。

6、帮助后端团队芯片的物理实现，保证功能正确。

7、提出改进意见以帮助下一代芯片设计。

8、支持芯片流片成功后的初期验证开发。

9、和软件团队协同工作，保证产品符合客户需求。

1、本科或硕士学历，电子工程或芯片设计专业3年以上工作经验。

2、熟练掌握Verilog/Systemverilog RTL代码编写技巧。

3、具有微架构/资源优化/SoC系统整合/CDC/LINT等方向的具体工作经验。

4、有性能分析，芯片时序分析，形式验证，LEC/DFT的具体设计经验。

5、了解CPU/GPU/DSP/AI加速器背景知识，有AI芯片设计经验者优先。

6、熟练掌握常用版本控制软件，比如Git。

研究和开发深度神经网络的推理加速方案，包括但不限于模型压缩、量化，高效的网络架构搜索，与各项场景应用的端到端加速方案。工作职责包括：

1、开发通用的模型压缩工具以及在调研最新的模型压缩与加速算法，在准确性和工具易用性方面取得平衡与优化。

2、在最前沿的网络结构上测试模型加速方案并建构模型库。

3、与AI加速软件工程师合作验证工具链在各个模型场景的有效性。

4、跟进与机器学习相关领域的研究趋势。

1、CS/EE/数学本科/硕士/博士。

2、三年以上机器学习相关领域的研发经验，熟悉Tensorflow/PyTorch/MxNet等ML框架。

3、5年以上python/C/C++编程经验。于顶级AI/CV/NLP会议/期刊，如CVPR/ICCV/ECCV/ACL/EMNLP/NAACL/NIPS/ICML/ICLR/KDD/AAAI/IJCAI上的研究发表者为佳。精通数值线性代数和优化知识者为佳。

4、具有CPU，GPU，计算机体系结构和加速器方面的经验为佳。

5、较强的沟通能力，领导能力和职业道德。

开发将Tensorflow/Pytorch/MxNet等AI编程框架模型部署至AI加速计算平台的模型编译器和运行库，一些工作职责包括：

1、开发转化、融合、拆解算子、生成指令、以及分配资源的AI模型编译器。

2、了解计算平台的指令集和体系结构，开发平台上的算子、并设计内存分配、执行顺序和分区的优化策略。

3、利用通用运算平台 (CPU/GPU) 开发算子/模型的运行库，模拟其在AI加速平台上的精度和性能。

4、制定测试计划和测试框架，以验证软件工具链的正确性和有效性。

1、计算机科学或相关领域的本科/硕士/博士学位或同等学历。

2、5年以上C/C++编程经验。在AI模型开发框架 (如Tensorflow/PyTorch/MxNet) 方面有1年以上的经验。

3、了解常见AI模型算子的概念。具备类似TensorRT/TVM/TF-Lite/MNN/NCNN/ARM-NN等AI推理框架的经验者为佳。

4、具备TVM/XLA/Glow/NGraph之类的AI编译器方面的经验者为佳。

5、具有优化数值计算库 (例如CUDNN/MKL) 经验者为佳。

6、熟悉视频编解码器、DSP、PCIe协定、嵌入式开发、或CPU，GPU及AI ASIC架构者为佳。

7、较强的沟通能力，领导能力和职业道德。

负责AI加速卡相关内核、应用程序的开发，系统性能的优化；负责对产品相关功能模块的架构设计等。

1、本科以上学历，计算机，电子类相关专业。

2、具备3年以上linux环境开发工作经验。

3、熟悉linux内核驱动开发，并能根据硬件及外设规范调试开发内核驱动。

4、具备内核debug调试能力，可以定位内核bug以及优化内核驱动。

5、熟悉linux各种子系统模块。

6、熟悉GPU驱动、PCIe驱动、网络驱动，uboot等优先。

7、熟悉ffmpeg多媒体框架，视频编解码优先。

1、负责定义和开发维护Virtual Platform系统仿真平台，与AI架构和软件团队合作进行各种软硬件功能测试。

2、负责系统级仿真与集成，包括集成Linux操作系统，AI模型，硬件Firmware以及Runtime等。

3、与SOC设计和验证团队合作，定义模型行为并验证与RTL的等效性。

4、影响共同开发和共同验证的长期策略，包括混合仿真方法。

1、计算机工程/电子工程相关专业本科或硕士。

2、超过3年的SoC建模，指令集模拟器开发或SW/HW仿真环境开发经验。

3、对计算机体系结构概念有深刻理解。

4、熟练调试OS和设备驱动程序的硬件/软件接口。

5、精通C，C++和脚本语言 (例如Python)。

6、熟悉模拟器，例如快速模型，虚拟器，虚拟系统平台 (Virtual Platform)，QEMU。

7、能够使用硬件和软件调试工具独立识别，排除故障和解决问题。

8、自动仿真器测试开发和集成经验，了解软件单元和集成测试方法。

1、通过软硬件协同设计，与算法，Compiler/Firmware，硬件Team深度合作定义AI芯片编程模型和指令集。

2、分析AI算法以及架构选择找到最优PPA(Power/performance/area)的软硬件设计。

3、与RTLDesigner合作提供架构设计文档，并保证架构设计被正确实现。

4、研究机器学习算法和加速器的行业趋势和客户需求。

5、制定测试计划和测试基础架构，以验证架构和功能及其性能。

1、计算机电子相关专业硕士或博士学位。

2、2年以上AI架构，加速和优化的设计或研究经验。

3、具有CPU，GPU，内存系统或者硬件加速器的设计经验。

4、具有使用C++/python进行性能仿真和建模的经验。

5、具有扎实的计算机体系结构基础。

6、熟悉视频，DSP，PCIe，SoC互连和NoC等一个或者多个领域。

7、具有在Tensorflow/MXNet/Pytorch等编译器和机器学习框架方面的经验是很好的加分。

8、具有硬件和RTL设计经验(Verilog/系统Verilog)。

9、较强的沟通能力。

1、负责芯片的系统功能以及可行性分析。

2、负责芯片软硬件划分及芯片架构方案。

3、负责芯片详细设计方案包括地址空间划分以及芯片接口以及时序。

4、针对典型应用场景分析系统性能瓶颈，并提出改进方案。

5、发布架构和微架构文档，并与RTL设计和验证工程师合作。

6、与其他架构师/硬件和软件工程师紧密合作，以实施，集成以及测试计划的制定和执行。

1、拥有EE/CS/CE的硕士，博士学位或6年以上的相关专业经验，具有成功Tapeout经验。

2、具备SoC总线(AXI/APB)，互连，视频编解码器，CPU，主机接口(PCIe)和内存技术(DDR)的经验。

3、具有VLSI设计和验证的经验，尤其是在功耗优化方法方面的经验。

4、出色的书面和口头交流，出色的组织能力以及高度自我激励。

5、具有从RTL设计到后端实现的ASIC设计流程方面的丰富工作知识。

6、C/C++,Python脚本以及Verilog设计经验。