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校招芯片系统软件（RISC-V方向）
杭州/上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1、硕士及以上学历，计算机科学、软件工程、自动化、集成电路、电子信息、微电子或相关专业；
- 2、具备扎实的 C/C++ 编程基础，熟悉数据结构与算法，了解编译原理、操作系统或计算机体系结构；
- 3、有嵌入式系统开发或操作系统内核相关的课程项目、实验室项目经验者优先；
- 4、熟悉 RISC-V 或 ARM 处理器架构，有向量化/汇编优化相关的科研或项目经验者优先；
- 5、热爱底层技术和芯片相关领域，思路清晰，具备较强的自驱学习能力和独立分析问题的能力；
- 6、具备良好的英语读写能力，较强的文档编写与沟通协调能力，有团队协作精神；
- 7、在 ACM/ICPC、CTF 等竞赛中取得过优异成绩，或有顶会/顶刊论文发表经历者优先。
岗位描述
参与 RISC-V 处理器及芯片系统的系统软件开发与性能优化，覆盖从操作系统内核驱动、计算库到上层关键开源软件的全栈技术链路。我们希望引入具备体系结构思维、扎实编程功底和对底层技术充满热情的应届同学，在新一代 RISC-V 平台上与资深工程师并肩成长，推动基础软件性能提升与生态建设。
- 1、 负责 RISC-V 处理器及芯片的系统软件开发与调试，涵盖 Linux/RTOS 内核、驱动框架及系统 SDK；
- 2、负责计算库及关键开源软件的性能分析与优化，运用 SIMD 向量化、汇编调优等手段提升计算性能，并向社区贡献成果；
- 3、与硬件团队协同，参与微架构性能分析与硬件特性评审，跟踪 RISC-V 指令集及技术动态，推动软硬件联合优化。
- 1、硕士及以上学历，计算机科学、软件工程、自动化、集成电路、电子信息、微电子或相关专业；
- 2、具备扎实的 C/C++ 编程基础，熟悉数据结构与算法，了解编译原理、操作系统或计算机体系结构；
- 3、有嵌入式系统开发或操作系统内核相关的课程项目、实验室项目经验者优先；
- 4、熟悉 RISC-V 或 ARM 处理器架构，有向量化/汇编优化相关的科研或项目经验者优先；
- 5、热爱底层技术和芯片相关领域，思路清晰，具备较强的自驱学习能力和独立分析问题的能力；
- 6、具备良好的英语读写能力，较强的文档编写与沟通协调能力，有团队协作精神；
- 7、在 ACM/ICPC、CTF 等竞赛中取得过优异成绩，或有顶会/顶刊论文发表经历者优先。
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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）
查看答题思路
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
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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
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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
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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
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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。