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AI 软硬件协同设计工程师

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地点：北京薪资：薪资未公开日期：2026-01-29

岗位摘要

深入研究并描绘最先进的AI/ML工作负载特性，包括大型语言模型、生成式AI、计算机视觉模型和基于Transformer的模型等；提出并评估微架构特性，以加速关键AI内核的运行；利用并改进GPU仿真器和性能模型，预测硬件特性在不同AI工作负载下的性能和功耗影响

岗位职责

深入研究并描绘最先进的AI/ML工作负载特性，包括大型语言模型、生成式AI、计算机视觉模型和基于Transformer的模型等
提出并评估微架构特性，以加速关键AI内核的运行
利用并改进GPU仿真器和性能模型，预测硬件特性在不同AI工作负载下的性能和功耗影响
开发和维护关键的工作负载、微基准测试和性能分析工具，以隔离和量化架构瓶颈
担任GPU架构团队、内部编译器/软件团队及外部AI客户之间的主要技术联络人
进行严格的功耗、性能和面积权衡分析，提供数据驱动的建议

任职要求

计算机科学、计算机工程、电气工程或相关技术领域的硕士或博士学位
3年以上系统架构、性能分析或硬件设计经验，重点关注高性能计算或AI加速领域
精通Python和C/C++，用于性能建模工作
对计算机架构（特别是并行处理、缓存层次结构和内存系统原理）有深刻理解
对深度学习模型架构有扎实的理解，具备大型语言模型训练和推理技术的相关知识
熟悉GPU编程模型（CUDA或等效）
具备分析和优化DL框架（PyTorch/TensorFlow）内性能的经验

加分项

） (Preferred Qualifications)
具有架构级仿真器（特别是 GPU 性能模型）的实际经验
具备对现代加速器和异构计算 (CPU/GPU/XPU) 原理的深入了解
具备针对AI加速器硬件，实现或优化 LLM 特定算子（例如，FlashAttention）的经验
拥有完整的硬件开发生命周期（从架构定义到硅后验证）经验