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校招

处理器AI架构师

北京/杭州/上海 · 校招 · 2027 届 · 博士

长期有效

任职要求

  • 1.教育背景：计算机体系结构、微电子、电子工程、人工智能等相关专业，应届博士毕业生或优秀硕士生。
  • 2.架构基础扎实：深入理解现代处理器核心机制（超标量乱序执行、多核缓存一致性、分支预测、SIMD/SIMT等）；至少精通一种主流架构（ARM/RISC-V/NVIDIA GPU/Google TPU等）的设计哲学与取舍逻辑。
  • 3.AI负载认知：熟悉主流深度学习网络结构及其计算/访存特征；了解模型压缩技术（INT8/FP8量化、结构化剪枝、稀疏化等）对硬件友好性的影响。
  • 4.建模与数据分析能力：具备使用AI工具融合高级语言（C++/Python/SystemC）开发性能/功耗模型的实际经验；有Trace-Driven或Execution-Driven模拟器开发经历优先；能够通过数据驱动架构决策。
  • 5.编程与工程素养：熟练掌握C/C++与Python，具备良好代码规范、版本管理与模块化设计能力；熟悉Linux开发环境与常用调试/Profiling工具。
  • 6.软件栈协同意识：熟悉PyTorch/TensorFlow等框架底层执行机制，理解核心算子的内存布局、数据复用策略及并行化模式。
  • 【加分项】
  • 1.具备AI辅助建模/DSE实战经验，能将机器学习方法应用于参数寻优、配置推荐或瓶颈预测。
  • 2.在ISCA、MICRO、HPCA、ASPLOS、MLSys、DAC、ISSCC等顶级会议/期刊发表过体系结构或AI加速器相关论文。
  • 3.有完整芯片流片经验，熟悉ASIC前端设计流程（Verilog/SystemVerilog、综合、形式验证、DFT等）。
  • 4.对存算一体（CIM）、光计算、Chiplet互联标准（UCIe）、2.5D/3D先进封装等前沿方向有深入研究或项目积累。

岗位描述

*本岗位更新SOC/CPU两个方向系统架构师

面向下一代高性能AI CPU芯片，深度参与从算法趋势洞察到微架构定义的全链路创新。你将利用AI工具与传统建模方法融合，高效开展设计空间探索（DSE），主导软硬件协同架构选型，推动算力与能效的代际突破。

  • 1.架构探索与AI加速建模负责下一代处理器架构的设计空间探索（DSE）。熟练运用AI辅助工具（如大语言模型等）结合C++/Python/SystemC，快速构建性能与功耗模型，输出量化分析报告，指导CPU核心或NoC/Cache等微架构探索。
  • 2.软硬协同与负载分析深度剖析AI agent的workload或者主流及新兴AI模型（Transformer、MoE、多模态大模型等），精准识别计算瓶颈与访存特征，提出面向高性能处理器或者NoC/SOC的创新性微架构方案。
  • 3.ISA定义与编译协同参与指令集架构（ISA）扩展与特性定义。与编译器、算子库团队紧密协作，确保硬件能力可被上层软件栈充分释放；针对目标硬件开展图级/算子级联合优化策略设计。
  • 4.前沿技术预研与路线规划持续跟踪AI算法演进、新型存储介质与互连技术，预判未来2~5年端侧/云端算力需求变化，参与制定芯片架构中长期技术路线图（Roadmap）。
  • 5.性能评估与闭环优化搭建Cycle-Accurate或RTL级评估环境，完成架构原型的功能与性能验证。基于Profiling数据定位瓶颈，迭代优化流水线、缓存策略与访存调度，形成“建模-验证-调优”闭环。
  • 1.教育背景：计算机体系结构、微电子、电子工程、人工智能等相关专业，应届博士毕业生或优秀硕士生。
  • 2.架构基础扎实：深入理解现代处理器核心机制（超标量乱序执行、多核缓存一致性、分支预测、SIMD/SIMT等）；至少精通一种主流架构（ARM/RISC-V/NVIDIA GPU/Google TPU等）的设计哲学与取舍逻辑。
  • 3.AI负载认知：熟悉主流深度学习网络结构及其计算/访存特征；了解模型压缩技术（INT8/FP8量化、结构化剪枝、稀疏化等）对硬件友好性的影响。
  • 4.建模与数据分析能力：具备使用AI工具融合高级语言（C++/Python/SystemC）开发性能/功耗模型的实际经验；有Trace-Driven或Execution-Driven模拟器开发经历优先；能够通过数据驱动架构决策。
  • 5.编程与工程素养：熟练掌握C/C++与Python，具备良好代码规范、版本管理与模块化设计能力；熟悉Linux开发环境与常用调试/Profiling工具。
  • 6.软件栈协同意识：熟悉PyTorch/TensorFlow等框架底层执行机制，理解核心算子的内存布局、数据复用策略及并行化模式。

【加分项】

  • 1.具备AI辅助建模/DSE实战经验，能将机器学习方法应用于参数寻优、配置推荐或瓶颈预测。
  • 2.在ISCA、MICRO、HPCA、ASPLOS、MLSys、DAC、ISSCC等顶级会议/期刊发表过体系结构或AI加速器相关论文。
  • 3.有完整芯片流片经验，熟悉ASIC前端设计流程（Verilog/SystemVerilog、综合、形式验证、DFT等）。
  • 4.对存算一体（CIM）、光计算、Chiplet互联标准（UCIe）、2.5D/3D先进封装等前沿方向有深入研究或项目积累。

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该岗位可能会问的问题

基于 算法 岗位的常见面试问题整理

请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）

类型专业能力·难度困难
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖

你做过的最有深度的算法/模型项目是什么

类型项目经历·难度中等
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）

过拟合是什么？怎么判断和解决

类型专业能力·难度简单
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度

解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别

类型专业能力·难度中等
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam

给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题

类型情景/案例·难度中等
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整

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