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o 负责和主导平头哥前沿科技芯片的开发 o 负责和主导芯片验证文档的撰写，包括验证方法学，验证Testbench搭建及实现，Testplan等 o 负责和主导AI芯片cache 领域验证TB开发、环境开发、测试向量开发及调试，覆盖率收集、问题复现等 o 负责和参与Infrastructure的工具和流程的开发
1. 负责多渠道供应商（美国和加拿大末端派送承运商、清关报关行以及干线卡车服务提供商）的开拓与谈判，建立丰富且具有竞争力的供应商资源池。 2. 协助部门负责人建立供应商全生命周期管理体系。 3. 负责供应商的日常运营与维护，支持业务的持续稳定运行。 4. 建立多维度的供应商分级与评估体系，优化供应商管理资源，培育战略合作伙伴。
职位描述 1.从 0 到 1 生产合成 RL Instance：围绕种子任务构建完整 Instance（任务描述、运行环境、输入资产、评测钩子），通过参数化模板实现批量合成与自动校验，保证 Instance 的正确性、完整性与可复现性，作为 rollout 数据生产的起点。 2.搭建 Agent 与 rollout 产线：基于主流 harness/agent 框架搭建 Agent 运行环境，端到端跑通轨迹采样、自动校验、质量过滤的生产 Pipeline，对 rollout 结果做预校验与失败模式分析，保障进入训练的数据可信、可追溯。 3.建设 Verifier 与 Rubric：将模糊的质量目标拆解为可量化的 Verifier 和多维度打分 Rubric，与领域专家、标注团队以人机协作方式完成标注与校准，持续迭代以应对 Reward Hacking，确保评估信号与训练目标对齐。 4.对接算法侧形成闭环：与算法/训练团队紧密配合，将模型效果反馈转化为数据策略调整（任务难度、Reward 信号、标注规范等），驱动“数据 → 训练 → 评测”持续迭代。
1、产品架构与解决方案设计： 深入调研餐饮商家业务全链路，完成业务建模和领域分析，输出分层产品架构设计方案和可落地的解决方案；沉淀可复用的业务组件和场景模板，推动解决方案标准化。 2、AI产品化落地： 将AI技术能力与餐饮经营场景结合，设计AI驱动的产品功能（会员运营、门店经营、企业规划等），负责AI产品从方案设计到规模化推广的全生命周期管理。 3、商家数字化能力建设： 制定商家数字化成熟度评估模型，分层设计能力提升路径；搭建商家运营机制，包括核心商家共创、需求反馈闭环和标杆案例打造。 4、资源协调与项目管理： 协调产品、技术、算法、设计、业务等多方资源，主导重点项目全流程管理，建立标准化协作流程，确保交付质量和效率。 5、行业洞察与产品规划： 跟踪餐饮行业趋势、竞品动态和AI技术应用前沿，输出行业洞察报告，参与制定产品中长期规划路线图。
1.负责文生图、图生图、图生视频等相关场景的算法研发工作； 2.跟踪前沿技术发展，提出技术创新方案，推动落地，并推动行业创新。 3.研究并实践基于大数据、人工智能、计算机视觉、机器学习等领域的新技术在图片生产、编辑、审核、分发、推荐等各个环节的应用； 4.深入理解业务和算法原理，结合业务特点进行业务洞察和分析，探索视频生成算法应用价值，与产品共建视频生成的全链路。
1. 根据角色概念设计师提供的设计方案，进行设计和制作角色、怪物的三维模型资源； 2. 根据动画师提供的技术要求对角色的三维模型进行合理布线，以确保模型适合动作设计； 3. 设计与制作游戏内道具/武器等非场景类的三维模型资源； 4. 和其他三维模型组成员进行协作，完成游戏所需的角色、怪物等模型的制作和输出； 5. 与开发人员对接，制定角色三维模型的素材和引擎配合的技术标准。
1. 为客户导入和开发玄铁RISC-V IP和技术设计赢取胜利机会； 2. 负责RISC-V CPU IP产品的技术宣讲，对玄铁产品、服务和友商保持高标准的技术知识； 3. 积极拓展客户，保持对领域的动向和客情变化的敏感度； 4. 与Sales团队合作，提供技术知识和支撑，与潜在客户建立和维护良好的客户关系，介绍和推动玄铁RISC-V IP的design in； 5. 与技术工程团队合作，确保客户需求和产品的匹配度，确保客户项目的顺利落地。
1. 负责基于公司服务器CPU芯片的存储垂直软件技术栈的性能优化、稳定性提升及功能迭代，主导核心技术难题的攻关；深入理解CPU芯片架构特性（如缓存、指令集、IO虚拟化、QoS等），结合存储软件运行机制，制定针对性的优化方案并落地实施 2. 与硬件设计团队紧密协作，参与芯片架构定义、功能验证阶段的软件需求输入，确保芯片设计充分适配存储软件场景；搭建存储软件优化的测试验证平台，制定测试方案、性能基准及评估体系，保障优化效果的有效性和稳定性 3. 跟踪存储领域前沿技术及行业发展趋势，将先进技术融入公司软件优化方案，推动技术创新 4. 负责存储相关软硬件栈（如设备驱动、文件系统、分布式存储系统、NVMe等）基于自研CPU芯片的适配和优化，提升存储IO吞吐量、降低延迟 5. 深入研究存储硬件加速技术（如CPU卸载引擎、存储级内存SCM适配等），推动软件与硬件加速能力的深度融合 6. 针对分布式存储、企业级存储等核心场景，优化存储软件在自研CPU上的资源占用（CPU、内存），提升系统并发处理能力 7. 解决存储软件在实际部署场景中与自研CPU芯片相关的兼容性、性能瓶颈问题
● 基于GPU Profile完成模型算子覆盖率分析，识别必选高性能算子开发路径并评估性能影响。 ● 基于性能仿真建模工具完成性能建模并检查review，输出整网及分层模块性能预期报告，明确关键模块与算子形状、数据类型及切分策略。 ● 结合Profile与建模结果，输出算子开发需求清单（含算子列表、shape、dtype、切分策略）及接口需求说明文档，明确算子/框架团队优先验证规格。 ● 维护并扩展补充新增AI芯片算子单OP精度与性能参考代码，沉淀AI Harness SKILL/Agent资产。 ● 建立主要模型推理规格的GPU竞品性能数据清单，形成可量化对标基准。 ● 跑通模型Fake Tensor推理（带切分方案）与Real Tensor推理全流程，验证并行切分策略正确性。 ● 对比实测性能与建模预期，量化Gap来源（算子效率/切分策略/调度开销/显存带宽等），驱动算子、框架、编译器团队形成优化闭环，持续逼近建模性能极限。 ● 制定端到端精度验证策略，输出验证方案与QA转测说明，完成AI芯片daily QA转测交付。 ● 输出模型整体并行方案与子模块/算子级切分细化方案，形成建模性能预期数据报告。
1、负责 RISC-V 架构 JVM 后端开发、移植与性能调优，参与 OpenJDK 核心组件优化（C2 编译器、GC、运行时等）； 2、与硬件研发团队紧密协同，联合硬件团队进行微架构级别性能分析，参与硬件特性早期评审，提供软件侧需求与反馈，协同验证新硬件平台上的 JVM 正确性与性能； 3、推动 OpenJDK 在数据中心大规模部署与调优，针对微服务、云原生、大数据等典型场景进行 JVM 专项优化，与业务团队协同，识别并解决生产环境中的 JVM 性能瓶颈； 4、向 OpenJDK 上游社区提交 patch，参与 code review，推动代码合入主线，跟踪上游社区技术动态； 5、参与 RVI（RISC-V International）基金会技术工作组，参与 RISC-V 规范讨论与制定，代表公司推动 JVM 相关扩展指令集提案；
从事芯片框架相关的工作，主要包含： 1. 负责主流开源框架支持，如pytorch、tensorflow； 2. 负责主流开源大模型推理引擎支持，如vllm； 3. 负责大模型推理性能优化； 4. 负责大模型大规模集群训练优化；
- 主导性能建模平台的架构设计和关键模块构建，开发系统、模型和算子仿真框架，为芯片系统设计提供量化依据 - 构建AI负载特征分析套件，从主流 AI 模型中提取计算、访存、并行和互联等方面特征，并开发相应Benchmark - 定义功耗评估方法论和框架，寻找性能和功耗甜点，设计系统调频、调压及任务调度方案 - 建立芯片可编程性的科学评估体系，协调软件和硬件团队的架构探索方向
1. 对当前流行的生成式AI模型，如GPT-3，LLaMA，Qwen，stable diffusion等模型进行应用分析，评估模型在不同硬件架构（CPU/GPU/NPU）上的性能瓶颈，分析内存占用等； 2. 针对应用分析结果设计关键硬件模块的架构，包括数据通路，控制逻辑，计算/访存接口等； 3. 构建高精度的硬件架构的仿真器和性能、面积、功耗模型； 4. 依据仿真器和模型的结果做架构探索，为硬件架构设计提供理论依据。
1、负责数据中心SoC的内存子系统的软件解决方案分析和设计，参与相关的客户需求评估、软硬件架构设计等工作 2、参与DDR相关的固件和应用工具开发工作 3、与芯片研发团队协作，通过仿真、原型等方法验证内存子系统的功能及性能完整性 4、参与各类DDR子系统相关的底层软硬件问题解决，通过RAS能力增强、端到端容错方案设计等方法，保障芯片线上运行稳定性
1. 负责基于RISC-V架构的数据中心级芯片的Linux内核移植、特性开发及底层驱动适配，确保OS在新型硬件上的稳定运行与高性能表现。 2. 深度参与芯片定义阶段的软硬件协同设计，从操作系统视角提出架构建议，解决端到端业务场景中的系统级难题。 3. 主导或参与RISC-V服务器生态建设，与上游开源社区（如Linux Kernel, QEMU, U-Boot等）保持紧密互动，推动关键补丁合入，提升芯片在社区的支持度。 4. 建立系统级的性能分析与调优体系，利用Top-down等方法论定位瓶颈，针对内存管理、进程调度、IO栈等核心模块进行深度优化。 5. 解决复杂的生产环境问题，构建自动化测试与诊断工具链，支撑客户及内部团队的技术需求。
1. AI技术融合与优化：将人工智能技术、大模型融入芯片业务开发测试流程，提升产品研发效率和质量。 - 自动化工具开发：开发AI辅助工具，如代码审查工具、自动测试用例生成工具、性能瓶颈分析工具等，提高研发测试的自动化程度。 - 数据处理与分析：利用大模型和AI工具处理大量研发测试数据，包括代码、测试用例、测试执行日志等，优化数据处理流程。 2. AI知识库系统构建 - 知识库设计：设计和构建高效、准确的AI知识库系统，支持业务部门的专业知识生成和服务。 - RAG系统开发：构建和优化RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，实现从知识库中快速准确地检索相关信息，并生成高质量的业务文档和回答。 3. AI辅助工具平台开发 - 工具平台设计：设计和开发AI辅助工具平台，提供统一的接口和工具集，支持多种AI应用。 - 用户支持：为业务部门提供技术支持，确保AI工具平台的稳定运行和高效使用。 4. 项目管理和团队协作 - 需求分析：与业务部门紧密合作，理解业务需求，提供技术解决方案。 - 项目管理：跟踪项目进度，确保按时交付高质量的AI系统。 - 团队协作：与团队成员协作，分享知识和经验，推动团队整体技术水平的提升。
1、深入理解RISC-V软件技术架构和生态发展方向，负责RISC-V开源社区及生态组织的相关工作，构建完善的开源技术生态，并推动有利于产品发展的各项技术标准与行业标准。 2、结合市场需求，挖掘产品机会，完成生态相关产品规划、设计和落地，制定产品战略和路线图。 3、跨团队协同，联合产品与研发团队，为生态伙伴提供整套解决方案，技术文档、SDK 示例、最佳实践指南，降低其接入门槛。 4、关注开源社区动态，参与社区活动，推动Risc-V生态繁荣发展。
1.0-1供应链体系搭建主导芯片供应链流程设计建设，覆盖EDA/IP采购、晶圆代工、封测、关键材料、物流及质量管控；建立适配初创期“小步快跑”的敏捷采购、供应商准入与管理。 2.核心厂商资源整合深度对接国内外Foundry、OSAT、IP授权方、基板/特种材料供应商；主导商务谈判、产能预留、良率爬坡协同与替代方案验证。 3.业务流程拉通与全链路降本打通研发、采购、制造、财务、品控的业务断点，建立从成本拆解、流片排期到交付验收的可视化链路，实现综合成本最优。 4.阿里生态对接与能力转化快速识别并接入集团内部资源，打造“芯片供应链数字化”能力。 5.风险管控与合规保障能链接和利用好集团法务资源，建立地缘政策、产能波动、出口管制、知识产权等风险预警与预案；确保采购合规、数据安全与反舞弊机制落地，保障交付。
1、负责数据中心SoC的PCIe子系统端到端软件分析和设计，参与相关的客户需求评估、软硬件架构设计等工作 2、参与PCIe相关固件、驱动、应用工具的开发和调优工作 3、与芯片研发团队协作，通过仿真、原型等方法验证PCIe子系统的功能及性能完整性 4、参与各类PCIe子系统相关的底层软硬件问题解决
1、负责车规级处理器软件的技术路线规划、产品开发及功能安全认证工作； 2、主导 Safety OS、AUTOSAR 等主流车规操作系统的适配调优与生态协同，推动其在目标平台的落地与产品化； 3、负责 STL、数学库、电机控制算法等核心处理器软件库的设计、开发与功能安全认证。