芯片架构工程师

岗位职责
1、 AI 芯片架构方案设计：参与 AI 计算芯片的产品需求拆解与技术指标定义，负责芯片核心算力单元、存储层次、互联架构、IP 选型整合等模块的架构设计，完成 PPA（性能、功耗、面积）建模与方案评估，输出正式架构 SPEC 文档。
2、 芯片研发全流程技术支撑：全程跟进芯片从架构设计、前端实现、功能验证、DFT 设计、后端实现到流片、封装测试、bring-up 的完整研发周期，牵头解决各环节出现的架构级技术问题，保障芯片流片成功与产品化落地。
3、 AI 工作负载分析与架构优化：深入研究大模型推理、计算机视觉、语音处理等典型 AI 工作负载的计算特征与瓶颈，结合业务场景开展架构迭代与优化，推动软硬件协同设计方案落地，持续提升芯片的 AI 算力效率与能效比。
4、 架构验证与技术沉淀：参与制定架构级验证方案，配合验证团队完成架构功能与性能的验证工作；输出架构设计报告、性能分析文档、技术白皮书等材料，支撑核心技术专利布局与技术资产沉淀。
5、 跨团队技术协同：与前端设计、验证、后端、软件栈、系统应用等团队紧密协作，对齐技术方案与研发节奏，推动架构设计方案高效落地，保障项目整体交付质量与进度。

岗位要求
1、 学历背景：硕士及以上学历，微电子学、电子工程、计算机科学与技术等相关专业，面向 AI 芯片行业社招从业人员。
2、 核心项目经验：具备多年 AI 芯片、NPU/AI 加速器、异构计算芯片的架构设计经验，曾完整参与至少一款商用 AI 计算芯片的架构设计全流程，对 AI 算力核心的设计逻辑有深入理解。
3、 流片与产品化经验：深度参与过芯片产品从需求定义、设计研发到流片、bring-up、产品化交付的完整生命周期，具备成功流片与量产落地的项目经验者优先。
4、 AI 负载认知能力：深入理解主流 AI 算法框架与典型工作负载，熟悉 Transformer、CNN 等网络结构的计算特性，能够从应用场景出发推导芯片架构设计需求，具备软硬件协同优化的实践经验。
5、 技术基础能力：熟悉数字 IC 设计全流程，掌握架构性能建模与评估方法，了解 NoC 片上网络、多级存储设计、IP 复用策略、先进制程与封装等相关技术；具备 C/C++、SystemVerilog 或架构建模工具使用经验者优先。
6、 职业素养：具备良好的逻辑思维与问题分析能力，能够独立承担模块级架构设计任务；具备规范的技术文档输出能力与跨团队沟通协作能力，工作严谨负责，抗压能力强。