中昊芯英2027届校招岗位

9月18日发布

• 计算机架构仿真工程师中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  计算机架构仿真工程师 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与 AI 芯片架构及微架构仿真模型的设计、开发和维护，准确模拟芯片关键硬件行为； 基于 C / C++ 等开发高性能架构仿真器，支持芯片架构设计及性能评估； 通过 Benchmark、Workload 及仿真数据进行性能分析，定位系统及微架构性能瓶颈；

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• 数字后端工程师中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  数字后端工程师 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与 AI 芯片数字后端设计与实现，包括逻辑综合、Floorplan、布局布线、时钟树及物理验证； 负责静态时序分析及 Timing Closure，分析并解决时序、拥塞等问题； 参与芯片性能、功耗和面积分析与优化； 参与后端设计流程及自动化工具建设，与 IC

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• 大模型数据工程师中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  大模型数据工程师 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与大模型训练数据体系建设，负责数据采集、清洗、去重、过滤、加工等数据处理工作； 建设高效、稳定的大规模数据处理 Pipeline，支持预训练、SFT、强化学习等不同阶段的数据需求； 参与数据质量评估体系建设，通过规则、模型及自动化方法持续提升训练数据质量；

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• IC验证工程师中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  IC验证工程师 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与 AI 芯片及相关模块的功能验证，理解设计规格并制定验证计划； 基于 SystemVerilog / UVM 搭建验证环境，开发测试用例及验证组件； 执行仿真、回归测试及覆盖率分析，定位问题并推动闭环； 参与验证流程和自动化工具建设，与 IC 设计及软件团

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• IC设计工程师中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  IC设计工程师 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与 AI 芯片相关模块的架构及微架构设计； 负责芯片模块 RTL 设计、实现、调试及优化，保证功能、性能、功耗和面积目标； 参与模块级及芯片级集成，完成 Lint、CDC、综合、时序分析等设计检查； 配合验证团队完成设计验证，与架构、验证、DFT、后端及软件

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• Agent/Harness工程师中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  Agent/Harness工程师 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与大模型 Agent / Harness 系统的设计与开发，构建 Agent 的任务执行、状态管理及运行框架； 参与 Tool Use、Function Calling、MCP 等工具调用能力建设，支持 Agent 与外部系统及环境交互； 参

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• AI软件测试工程师中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  AI软件测试工程师 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与 AI 芯片软件栈的测试与质量保障，包括驱动、Runtime、编译器、算子及 AI 框架等相关软件； 根据产品及软件需求制定测试方案，设计并开发功能、性能、稳定性等测试用例； 参与自动化测试框架、测试工具及 CI/CD 流程建设，持续提升测试效率和覆盖率

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• AI芯片系统软件工程师（Linux内核/驱动方向）中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  AI芯片系统软件工程师（Linux内核/驱动方向） 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与 AI 芯片底层系统软件设计、开发与优化，包括 Linux Kernel、设备驱动及相关系统组件； 负责芯片驱动开发及软硬件接口适配，涉及 PCIe、DMA、中断、内存管理等底层模块； 参与芯片 Bring-up、功能调试

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• AI编译器工程师中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  AI编译器工程师 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与 AI 芯片编译器的设计、开发与优化，支持深度学习模型在芯片上的高效运行； 参与编译器中后端开发，包括 IR、Pass、Lowering、CodeGen 等核心模块的设计与实现； 结合芯片架构及指令集进行编译优化和后端适配，持续提升生成代码的性能和效率；

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• AI算子开发工程师中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  AI算子开发工程师 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与 AI 芯片算子库的设计、开发与性能优化，支持深度学习模型在芯片上的高效运行； 负责矩阵计算、卷积、Attention 等核心算子的实现与优化，持续提升计算效率和硬件利用率； 针对不同模型和硬件架构进行性能分析、瓶颈定位及算子调优； 参与算子与深度学习

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• AI框架开发工程师中昊芯英 · 校招 · 上海 / 杭州准备网申
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  AI框架开发工程师 工作地点：上海/杭州 岗位职责 参与 AI 芯片深度学习框架的适配、开发与优化，支持主流 AI 模型在芯片上的训练和推理； 参与 PyTorch 等主流深度学习框架核心模块的开发与适配，解决模型运行过程中的功能、精度及性能问题； 参与计算图、算子调度、内存管理等框架核心能力的设计与优化；

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