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校招

芯片互联体系结构工程师

上海 · 校招 · 2027 届 · 本科

长期有效

任职要求

  • 1、软件编程能力(C/C++等);
  • 2、具有计算机体系结构背景;
  • 3、学习能力强,对新事物保有好奇心,并能快速适应新环境;良好的沟通能力和团队协同能力;
  • 4、能与他人合作,共同完成目标;
  • 5、对所在领域有热情,相信方法总比困难多,善于独立思考并反思总结。
  • 【加分项】
  • 1、有在计算机体系结构研究经历或有相关硬件设计(RTL设计)经验;
  • 2、有性能和功能模型建模的经验;
  • 3、对AI芯片和AI算法有一定经验;
  • 4、对互联和高速接口有一定的经验。

岗位描述

  • 1、AI芯片互联及Scale-up Switch芯片建模开发:构建性能,功能和行为模型;针对互联和超节点系统进行仿真;权衡性能、面积、功耗之间的平衡;
  • 2、对大模型并行算法进行深入分析,在系统和仿真环境中分析性能瓶颈,帮助芯片架构的设计决策;
  • 3、校正模型和硬件实现之间的准确性,给微架构设计及前端设计、验证人员作为开发的参考;
  • 4、开发和维护性能分析工具,实现数据分析和可视化扩展;
  • 5、开发性能测试用例,测试系统的微架构特征和设计参数,对竞对和架构探索提供重要的profiling能力。
  • 1、软件编程能力(C/C++等);
  • 2、具有计算机体系结构背景;
  • 3、学习能力强,对新事物保有好奇心,并能快速适应新环境;良好的沟通能力和团队协同能力;
  • 4、能与他人合作,共同完成目标;
  • 5、对所在领域有热情,相信方法总比困难多,善于独立思考并反思总结。

【加分项】

  • 1、有在计算机体系结构研究经历或有相关硬件设计(RTL设计)经验;
  • 2、有性能和功能模型建模的经验;
  • 3、对AI芯片和AI算法有一定经验;
  • 4、对互联和高速接口有一定的经验。

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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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信息来源:企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。