AI驱动芯片软硬件研发工程师
岗位摘要
围绕AI赋能芯片软硬件研发，开展前沿技术探索、原型开发和工程验证；研究算法、硬件架构和软件栈之间的协同优化方法，推动软硬件协同设计；利用大模型、代码Agent、自动化工具链提升研发效率，包括代码生成、验证辅助、设计空间探索、文档生成、实验分析等
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岗位职责
- 围绕AI赋能芯片软硬件研发，开展前沿技术探索、原型开发和工程验证
- 研究算法、硬件架构和软件栈之间的协同优化方法，推动软硬件协同设计
- 利用大模型、代码Agent、自动化工具链提升研发效率，包括代码生成、验证辅助、设计空间探索、文档生成、实验分析等
- 探索适合AI Agent协同研发的新型工作流，形成“一名工程师 + 多个AI Agent”的高效研发模式
- 独立负责研究项目，从Idea生成、技术调研、方案设计、实现验证到总结输出
- 沉淀可复用的研发工具、自动化脚本、评测框架、开源项目或内部平台能力
- 输出技术报告、专利、论文、开源项目、IP原型或可落地的工程方案
- 跟踪AI for EDA、AI for Coding、AI for Architecture、AI for Verification、AI Infra等相关方向的最新进展，并转化为可执行研究课题
任职要求
- 计算机、电子工程、微电子、自动化或相关专业背景，硕士及以上学历
- 具备较强的编程能力，熟悉一种或多种技术栈
- 熟悉至少一个芯片软硬件相关方向，如体系结构、编译器、EDA、RTL设计、验证、AI加速器、嵌入式系统、操作系统或高性能计算
- 对AI工具和大模型研发方式有强烈兴趣，愿意主动使用AI Agent进行调研、编码、验证和知识管理
- 具备较强的问题定义能力、技术调研能力和原型实现能力，能够从开放问题中抽象出可验证的研究课题
- 具备良好的工程习惯，能够将探索性工作沉淀为代码、工具、文档、专利或技术报告
- 自驱力强，适应高不确定性的研究环境，能够独立推进“一人项目”式研发
加分项
- 有芯片设计、编译器、EDA、AI 加速器、软硬件协同优化相关项目经验
- 熟悉 LLM Agent、RAG、代码生成、自动化评测、AI Coding 工具链等AI Agent相关方向
- 熟悉AI芯片软件栈和开源框架/工具链
- 有开源项目、论文、专利、技术博客或高质量工程作品
- 有从 0 到 1 推动研究原型、内部工具或创新项目落地的经验
- 该岗位不以单一代码交付为唯一目标，更强调持续形成可沉淀的研究与工程成果，包括
- 技术 Idea 与研究课题
- 原型系统与工具链
- 芯片软硬件协同优化方案
- 内部 IP 或可复用模块
- 专利、论文、技术报告
- AI Agent 驱动的新型研发流程与方法论
- 我们期待的人
- 你既是工程师，也是研究者；既能深入芯片软硬件技术细节，也愿意把 AI 当作新的研发伙伴。你不只是使用 AI 提效，而是愿意探索“AI 时代研发工程师应该如何工作”
福利待遇
- 有机会探索AI深度参与芯片软硬件研发的前沿技术
- 采用“一人项目”模式，独立或半独立推进具有探索性和工程价值的研究项目
- 产出包括技术Idea、原型系统、工具链、开源项目、专利、论文等多样化成果
- 与AI Agent协同工作，提升研发效率和创新能力
- 参与AI for EDA、AI for Coding等前沿方向的研究
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