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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。
1. 负责全栈性能测试体系建设，设计并实现覆盖内核、中间件到应用层（如SLAM、目标检测、图形渲染）的自动化 Benchmark 框架，并针对机器人、边缘AI等业务场景定制关键性能用例； 2. 完成深度性能问题诊断与解决，运用 perf、ftrace、eBPF 等工具对操作系统、处理器指令效率、I/O 及系统集成层面的性能瓶颈进行根因分析，并推动有效优化； 3. 提供性能验证与交付支撑，建立性能数据采集、可视化与回归检测 pipeline，制定验收标准，输出标准化报告，支撑版本发布与产品交付； 4. 跨团队技术协同，参与需求与架构评审，从性能视角提供输入，并协助测试团队设计用例、解读结果，确保系统整体性能目标达成；
- 负责芯片访存子系统的架构设计，可主导自研存储控制的架构及设计实现； - 跟踪芯片领域及新型计算领域（如机器学习）发展，设计开发低功耗的架构、芯片及硬件产品； - 参与芯片架构与微架构设计，负责开发和维护各种通用接口和模块； - 针对业务发展需求，开发相应原型系统，落地芯片产品
1、负责编译器设计开发与优化工作，包括编译器中端、后端技术优化等。 2、负责二进制翻译器设计开发与优化工作，包括指令翻译技术、翻译优化技术、代码缓存技术、运行优化技术等。 3、基于LLVM框架，针对高性能应用、高性能内核所需，深度开展相关优化算法与数据/指令的布局技术。 4、负责处理器研发过程中的编译与体系结构优化。 5、负责编译器领域业界前沿技术的研究分析。
我们正在寻找一位经验丰富的模块测试工程师，专注于服务器核心模块与子系统的深度测试与验证。您将负责从单元到系统级的测试策略设计、自动化实现与问题定位，确保服务器各关键模块（如内核/虚拟化、高速总线、编解码等）的功能、性能、可靠性及兼容性满足严苛的行业标准。您需要对服务器硬件架构与软件栈有深入理解，并能通过创新的测试方法发现潜在缺陷，为产品的高质量交付提供坚实保障。 岗位职责： 1. 服务器核心模块测试策略与执行：负责制定和执行服务器关键模块的测试计划，特别是在如下某一个或者某几个核心模块有扎实测试专长的候选人加入： a. 内核与虚拟化模块：测试虚拟化技术（如KVM, VMware ESXi）、容器运行时、内核关键子系统（调度、内存管理、网络栈）的功能、性能隔离与稳定性。 b. 高速互连总线模块：负责PCIe, CXL, NVLink等高速总线的功能验证、带宽/延迟性能基准测试、错误注入与容错测试。 c. 硬件加速与编解码模块：测试GPU、视频编解码器（如H.264/HEVC/AV1）、加解密引擎等硬件加速单元的功能正确性、性能提升及驱动兼容性。 d. 固件与BMC模块：参与服务器固件（BIOS/UEFI）、基板管理控制器（BMC）的接口、安全与可靠性测试。 2. 测试框架与自动化开发：针对特定模块，设计并开发高覆盖率的自动化测试套件、压力测试工具和性能基准测试框架。集成到CI/CD流水线，实现模块质量的持续监控。 3. 深度分析与问题定位：执行测试并分析结果，能深入日志、硬件寄存器、性能计数器等，对发现的缺陷进行根因分析，准确定位至硬件、固件、驱动或应用层，并与研发团队紧密协作推动问题解决。 4. 系统级集成与可靠性验证：将模块测试融入整机系统测试，验证多模块协同工作下的功能与性能，设计并执行长时压力、故障恢复、容错等可靠性测试场景。 5. 技术预研与能力建设：跟踪服务器技术演进（如新硬件架构、互联协议、虚拟化技术），预研新的测试方法、工具与标准，提升团队在特定模块领域的测试深度与效率。
1. 负责跟进大模型、具身智能等前沿科技发展，探索 AI 算力在机器人、工业自动化及智能生活场景中的应用方案； 2. 对接核心客户并挖掘其核心需求，协助其完成技术选型，并解决其从 ARM/其他架构迁移至 RISC-V 过程中的软件栈适配、性能优化等痛点； 3. 深挖机器人、边缘侧 AI 等垂直行业需求，以场景为核心，围绕 RISC-V IP 扩展指令寻找差异化竞争优势； 4. 主导内部项目立项，围绕处理器 IP、算法规划长期目标，并建立完整的 benchmark 体系； 5. 主导原型系统的开发，包括芯片规划、硬件选型、算法移植、驱动调优及 Demo 演示工作；
1. 负责车规级处理器的软件测试全流程，覆盖芯片启动、外设驱动、安全机制及性能基准测试； 2. 设计并执行 STL（软件测试库）验证方案，保障STL符合ISO 26262认证要求； 3. 开发基于 Python/C 的自动化测试框架，集成 CI/CD 流水线，实现测试用例的批量执行与覆盖率统计； 4. 结合车规处理器软件测试业务，开发对应的AI skill和agent，进行工作流编排和优化。
1. 负责基于公司服务器CPU芯片的网络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），结合网络软件运行机制，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网络软件场景；搭建网络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. 跟踪网络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. 负责网络相关软件栈（如设备驱动、协议栈、RDMA等）基于自研CPU芯片的优化，提升网络吞吐量、降低传输延迟、优化网络拥堵控制 5. 深入研究网络虚拟化技术（如SR-IOV、DPDK、VPP等），优化虚拟化场景下的网络性能，提升资源利用率 6. 针对云计算、大数据传输等高频网络场景，结合自研CPU的网络加速特性，制定端到端的网络性能优化方案 7. 解决网络软件（如网卡驱动、网络中间件）与自研CPU芯片适配过程中的技术难题，保障网络系统的稳定性和可靠性
作为芯片互联方向的产品经理，为达摩院规划与定义面向下一代AI数据中心的scale up互联芯片产品方案，与架构师，软件产品经理一起定义有技术前瞻与市场竞争力的产品 - 产品规划：跟踪 Scale-Up/Scale-Out网络架构、研究LPO/NPO/CPO、OCS（光电路交换）等新兴技术路线，制定产品技术路线图。 - 产品定义：结合AI集群Scale Up网络拓扑需求，定义交换芯片/GPU芯片互联端口速率、带宽、时延、功耗、封装形态等核心指标，输出产品MRD/PRD。 - 系统级方案设计：主导电/光互联在 Scale-Up 网络架构方案落地，评估 Pluggable/LPO/NPO/CPO、EPS/OCS等组合对系统 TCO（成本和功耗）、时延的影响，输出技术选型与成本测算报告。 - 项目推进：与架构师、软硬件团队协同，完成产品方案评审，平衡产品性能、成本、功耗与研发周期，确保产品可量产落地。 - 商业化：配合BD团队，输出产品技术白皮书与技术方案，支撑客户选型、方案适配与项目落地，跟进产品上市后市场表现与客户反馈，持续优化产品迭代策略。
1. 跟踪大模型的国际前沿算法技术动态，定期输出技术调研报告并试点验证，评估其在业务中的应用价值； 2. 负责大模型在端侧/边缘场景的优化与落地，包括模型压缩、推理加速、多模态输入处理与上下文管理； 3. 负责数据计算、运动控制、图像处理算法的研发与优化； 4. 跨团队参与产品的需求评审，制定算法验收标准，配合测试团队完成算法在各应用场景下的效果验证与版本迭代； 5. 主导算法在 RISC-V 架构硬件上的移植、量化与性能优化，确保算法运行的稳定性和实时性； 6. 负责撰写设计方案、接口规范等技术文档，参与专利布局及相关学术论文的撰写；
岗位职责： 负责服务器芯片的功能、性能、稳定性测试定制工具开发，支撑芯片验证、生产、客户服务器整机交付、线上运维等各类场景下的软件工具研发需求 参与制定芯片验证和软件测试的流程、标准 参与客户量产阶段的技术支持工作，与上下游团队协作，达成产品线上服务质量目标
- 规划 PyTorch、vLLM、SGLang 等主流框架的适配技术路线，设计硬件抽象层（HLA）与上层框架的接口规范 - 开发适配层核心模块，实现算子调度、内存管理和分布式通信等关键功能 - 优化框架后端实现，与算子库、运行时等团队协作，系统性提升大模型推理效能 - 代表团队在开源社区推动关键技术主张，提交优质代码贡献，推动后端适配进入主线代码
● 负责芯片软件栈架构设计，包括但不限于调度系统设计、编译系统设计、计算系统设计、分布式系统设计。 ● 负责大规模分布式训练和推理的软件系统性能优化方案的设计，针对芯片架构特点提出合理的解决方案。 ● 负责各软件组件之间的协同设计，以及软件与硬件的协同设计，能够基于产品要求提出对硬件的明确需求。 ● 追踪行业动态，基于公司的AI芯片架构特点提出前瞻性的建议以及技术储备。
作为供应链管理负责人，您将领导供应链管理团队，负责供应链体系建设和管理，包括合作伙伴网络建设、生产排产与规划以及质量测试等方向。您将与新产品定义需求配合，筛选优质合作伙伴，建立符合团队战略和创新产品技术方向的供应链体系，推进商务流程，并保证生产运营的顺利进行。 主要职责： 1. 领导供应链管理团队，制定并推进供应链管理策略，促进团队建设和提升团队绩效； 2. 配合新产品定义需求，拓展供应商网络，筛选合格的合作伙伴，并建立符合公司战略与创新产品技术方向的供应链体系； 3. 配合集团采购，推进各环节的商务流程，确保供应链各环节有序衔接； 4. 负责芯片生产排产与规划工作，保证生产进度和产能符合需求； 5. 负责协助工厂对芯片进行质量测试，对良率提升与量产质量负责；
● 跟踪深芯片领域及新型计算领域（如机器学习）发展，设计开发高性能低功耗的架构、芯片及硬件产品。 参与芯片架构与微架构设计，负责开发和维护各种通用接口和模块； ● 针对阿里巴巴集团业务发展需求，开发相应原型系统，落地芯片产品。
1、基于大语言模型（LLM）和多模态技术，深度融合用户行为序列与跨域交互数据，构建AI-native的阿里全域消费者识别与认知体系，实现从传统标签画像到生成式用户认知的范式升级。 2、负责全域用户记忆资产的研发与落地，构建覆盖多业务域的跨域用户认知体系。基于LLM的用户行为理解与结构化记忆抽取，打造高质量、低成本、可自演化的用户Memory资产生产管线，支撑集团各业务线Agent的个性化服务能力。 3、负责记忆资产生产全链路的技术研发，包括MapReduce式记忆抽取Pipeline设计、多维度质量评测体系（MemBench）建设、大模型到小模型的蒸馏训练（OPD/RL/DPO），以及记忆检索与召回策略优化，持续提升记忆资产质量并降低推理成本。 4、参与前沿技术探索与学术产出，在记忆自演化机制、跨域协同推理、Memory-Grounded Reward等方向开展创新研究，撰写发表顶会论文，参与开源社区与技术影响力建设。