共 1119 个在招岗位 · 阿里巴巴在北京的最新招聘信息
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。
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、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。
- 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。
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。
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。
● 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、参与淘宝闪购C端零售品类导购相关场景（搜索、推荐、场景导购等）的整体体验方案设计。 2、从用户完整任务出发，思考导购链路中的关键节点和体验问题，关注方案上线后的效果并建立业务数据感知。 3、使用大模型 / AI 工具进行方案探索、示例构造和原型表达，缩短从想法到验证的距离。 4、在项目中学习用整体视角看体验，并参与思考异常和边界情况的处理方式。 5、整理实践经验，在团队内进行分享和共创，承担"工具侦察兵"角色，持续跟踪和试用新 AI 工具与方法。
职位描述： ● 负责SoC芯片架构定义、规划、优化。作为核心团队成员，专注于AI计算集群互连架构及AI芯片存储系统设计，定义AI加速芯片SoC级方案，确保方案的实用性和前瞻性。 ● 参与SoC时钟/复位/IO/互联/低功耗/可靠性/管理/调试等架构方案的制定 ● 与硬件、软件和系统团队合作，定义SoC的功能和接口规格 ● 与SoC设计团队合作提供架构设计文档，保证架构设计的正确实现；制定测试计划和测试基础架构，实现验证架构、功能及相关性能 ● 协同物理设计工程师进行SoC 性能/功耗/面积评估和优化工作 编写和审查技术文档，包括芯片规格说明、设计和测试计划等，支持项目管理团队确保项目按时进度推进 ● 提供跨部门技术支持，参与内部技术培训和指导，协助解决项目开发中的技术问题 有如下架构经验的候选人优先： 高级AI SoC互连架构师 ● 负责 SoC 互联系统设计，满足高吞吐、低延迟、高扩展性需求 ● 具备大规模芯片互连架构经验，擅长设计复杂网络拓扑，如星型、环型、网状或多维网格 ● 熟悉 AI 计算集群通信协议，如 InfiniBand、Ethernet、RoCE V2、UEC，或有相关研发经验 ● 深入理解任务调度、负载均衡及 QoS 优化，提升资源利用率与作业响应速度 ● 具备 SoC 集群性能优化经验者优先 高级AI SoC内存系统架构师 ● 负责 AI SoC 的高带宽、低延迟存储子系统架构设计 ● 熟悉 HBM、GDDR、LPDDR、3D DRAM 技术，具备存储控制器设计经验 ● 深入理解 AI 计算的 数据流特性，能够优化存储访问模式与缓存管理策略 ● 熟悉 DDR PHY 及 DRAM 控制器架构，具备存储系统 带宽、延迟、功耗 评估与优化经验 ● 了解 CXL、UCIe、PCIe 及存储器池化相关技术者优先
负责CPU产品的SLT测试工作，负责验证测路制定、验证用例开发和量产过程中的问题定位。建立行业领先的SLT测试能力，确保量产CPU芯片在真实系统环境中达成服务器级别的功能、性能和可靠性标准。直接面对提升产品质量、达成SLA，降低产线不良率和线上宕机率的核心挑战，对芯片的最终质量承担关键责任。主要工作职责包括： 1. 制定并领导执行CPU芯片的SLT测试整体策略，制定详细的SLT测试计划，包括测试内容、测试条件、通过标准和测试流程 2. 领导SLT测试方法学创新，持续提升测试覆盖率和测试效率 3. 参与SLT测试硬件平台的架构设计、开发 4. 领导SLT测试软件和测试向量的开发开发，包括： （1）BIOS/UEFI定制与优化 以及操作系统（Linux/Windows）镜像定制 （2） 测试套件架构以及自动化测试框架开发 （3） CPU 微架构特性测试 （多核一致性，SRAM 可靠性检查，di/dt 问题检测，IO 功能测试，最大功耗，频率测试等等） 5. 量产过程中，与产品工程、质量、客户工程团队协作，对于线上和产线有问题被客户退货的芯片，带领团队通过强化SLT测试，对芯片问题进行复现和定位，不断改进测试程序，提升覆盖率。"
负责高性能CPU产品的SLT测试工作，负责验证测路制定、验证用例开发和量产过程中的问题定位。建立行业领先的SLT测试能力，确保量产CPU芯片在真实系统环境中达成数据中心级别的功能、性能和可靠性标准。直接面对提升产品质量、达成SLA，降低产线不良率和线上宕机率的核心挑战，对芯片的最终质量承担关键责任。主要工作职责包括： 1. 制定并领导执行CPU芯片的SLT测试整体策略，制定详细的SLT测试计划，包括测试内容、测试条件、通过标准和测试流程 2. 领导SLT测试方法学创新，持续提升测试覆盖率和测试效率 3. 参与SLT测试硬件平台的架构设计、开发 4. 领导SLT测试软件和测试向量的开发开发，包括： （1）BIOS/UEFI定制与优化 以及操作系统（Linux/Windows）镜像定制 （2） 测试套件架构以及自动化测试框架开发 （3） CPU 微架构特性测试 （多核一致性，SRAM 可靠性检查，di/dt 问题检测，IO 功能测试，最大功耗，频率测试等等） 5. 量产过程中，与产品工程、质量、客户工程团队协作，对于线上和产线有问题被客户退货的芯片，带领团队通过强化SLT测试，对芯片问题进行复现和定位，不断改进测试程序，提升覆盖率。
参与玄铁高性能处理器的指令集与编程模型定义和演进，作为市场/产品需求与微架构、软件生态之间的技术枢纽；负责玄铁指令集与编程模型管理平台的建设，并代表玄铁参与RISC-V国际基金会相关规范标准工作。 1. 负责玄铁指令集扩展定义。接收市场、产品与研发的功能与性能诉求，与微架构、编译器、内核、计算库等团队协同，参与制定指令和寄存器编码、语义、异常行为等编程模型，输出正式规范文档并推动内部评审、落地与迭代。 2. 负责玄铁编程模型管理平台建设。保证指令集变更以结构化、机器可读的方式沉淀到平台，驱动下游RTL生成、工具链集成、验证套件构建、规范文档生成与模拟器/参考模型的自动化更新。 3. 代表玄铁参与国际基金会相关规范标准工作。跟进上游标准与相关工作组的演进，把玄铁的技术需求提案化并推动被上游接纳；把上游产出高质量地回流到玄铁内部平台，保持双向对齐。 4. RISC-V生态跟踪与前瞻研究。持续跟踪RISC-V在向量、矩阵、虚拟化、安全、性能监测、机密计算等方向的新扩展动态；结合玄铁产品路线，主动提出新扩展的预研提案。
1. 负责基础工艺IP（Foundation IP）设计与交付，包括Standard Cell、SRAM、IO及其他数模混合 IP（如CML、LDO、PVT Sensor等） 2. 深入理解并解读Foundry PDK、工艺规则与特性，与工艺厂保持紧密技术协作，分析并解决与工艺波动、可靠性（EM/IR-drop/Aging 等）相关的设计挑战 3. 针对产品目标与工艺特性进行定制化电路设计，优化 PPA（性能/功耗/面积）、工艺鲁棒性与可靠性指标，为高性能计算芯片提供定制化基础IP支撑 4. 负责IP工艺库开发与维护，包括 LIB、LEF、GDS、Verilog/Liberty 模型等，确保交付质量与一致性 5. 建立并执行严格的验证流程，包括SPICE仿真、DRC/LVS/ERC/PERC、跨PVT工艺角功能验证、可靠性验证，确保IP的功能正确性、时序完整性、物理可靠性与量产可行性 6. 输出完整的IP技术文档及使用指南，为SoC设计团队提供技术支持，保障IP的顺利集成
● 负责 SoC芯片中MMU（内存管理单元）模块的微架构设计与RTL实现； ● 设计TLB管理、Page Table Walk、地址映射等机制，支撑高效虚拟内存访问； ● 支持软硬协同设计，参与Host-Device统一地址空间、Page Migration等功能开发； ● 负责MMU相关性能分析与优化 ● 推动MMU子系统从设计到验证、交付的完整流程。
1.负责RISC-V AI开源生态的规划与建设，推动RISC-V国际社区生态建设，联合国内共建RISC-V AI开源生态。 2.参与制定RISC-V Matrix扩展标准，推动其在行业中的落地与应用。 3.参与RISC-V Matrix加速引擎的架构建模与参考设计实现。 4.参与定义与优化RISC-V AI底层算子库，提升计算效率与易用性。
● 参加高性能RISCV IP的开发 ● 阅读相关的设计文档，理解设计需求并定义出测试计划 ● 搭建模块级和TOP级验证环境，产生测试向量 ● 参与构建处理器验证流程及验证环境； ● 执行测试计划，进行覆盖率分析 ● 定义，产生和分析各种验证指标 ● 执行门级仿真和emulation ● 关注主流验证技术发展，引入先进的验证技术和策略，提高验证的质量和效率。
1. 负责AI产品核心效果评估与精度度量：主导大模型及AI应用在业务场景下的效果评测全流程，包括构建多维度评测指标体系（如准确率、召回率、幻觉率、Rouge/BLEU及任务完成率），制定严谨的AB实验方案，并对评测数据进行深度统计与归因分析。 2. 构建对抗性评测与稳定性验证体系：设计并执行覆盖边界Case、长尾分布及恶意攻击的测试用例，系统性评估模型在复杂场景下的鲁棒性、安全性与语义稳定性，输出可量化的风险评估报告。 3. 推动效果回归与用户体验闭环：建立版本迭代的效果回归基线，利用自动化工具持续监控模型更新带来的精度波动；同时建立“线上数据回流-线下标注验证-模型优化”的闭环机制，推动产品体验的持续优化。 4. 设计自动化评测工具与数据飞轮：开发或集成AI自动化评测脚本（如基于API的批量推理、断言校验），建设数据标注与结果分析平台，提升效果评估的效率和可复现性；主导评测数据集的构建与管理，确保数据分布的合理性与标注一致性。
1. B端客户获取：开拓海内外客户合作，搭建稳定商机管道，重点覆盖模型厂商、平台、企业客户及开发者生态，探索多元合作模式，拓展行业合作，推动业务规模增长； 2. 平台产品运营：协作维护并迭代平台文档、计费看板等模块，保障平台易用性与信息准确性。对接合作方，处理接入咨询、故障排查与功能反馈，推动产研团队优化平台体验； 3. 运营策略迭代：构建垂域定向运营策略，收集客户痛点与需求，反哺平台功能优化与运营策略迭代； 4. 风控机制建设：建立经营分析体系，输出各类运营数据报表，提前排查断供、合规等各类风险。
1、负责高德【SME/SMB 中小商户】的运维成长及营收（包含但不限于效果广告、年费续签、广告续充等），针对高德到店行业（本地生活类，如生服/休娱/教培/丽人/家装/零售等行业），带领 10 人左右自营运维团队，提升效果广告营收规模及商家规模化运维效率，并在过程中培养潜力 SMB 商家的成长； 2、负责【区域/客群广告增长策略】，与业务团队、团队成员形成合力，明确所负责客群的广告增长策略，并在广告消耗拉升、广告主留存优化、年费续签与续充提升、广告主增长等维度上沉淀标准化动作； 3、为商家的体验和满意度负责，能及时处理商户遇到的各类问题（投放异常、客资争议、赔付疑问等），并及时跟进解决，促进商家经营的良性增长，持续陪平台一起成长； 4、根据商家经营情况，定期复盘分析，快速定位问题、找到解法，对数据敏感，善于沉淀方法论（话术/SOP/能力模型）并复制放大； 5、做好团队员工培养和带教，明确运维专员的能力模型及提升路径，通过业务推进提升团队凝聚力和战斗力，拿到业务结果。
