芯片软件工程师-AI方向

杭州/上海 · 校招 · 2027 届 · 本科

长期有效

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任职要求

1. 具有良好的算法基础及软件编程能力；
2. 熟悉至少一门编程语言，C/C++/Python；
3. 熟悉Linux/Unix系统环境；
4. 思维敏捷，学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境；有良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标;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. 有开源项目相关经验；
2. 熟悉计算机体系结构，了解并行计算，异构计算；
3. 熟悉深度学习算法，量化算法；
4. 有编译器开发经验；
5. 熟悉操作系统内核。

岗位描述

1. 参与自研AI芯片平台计算加速软件优化开发；通过算子优化、计算图编译及底层指令调优，紧密跟进业界前沿技术，开发低精度量化及稀疏算法解决方案，实现跨越式的性能提升，打造高能效比的 AI 计算方案；
2. 参与自研处理器平台上大数据、音视频、数据库、存储等应用场景算法和性能优化，参与硅前程序指令流切片及性能仿真技术开发，探索 CPU 指令执行机制及软硬交互的极致细节；
3. 基于对芯片底层架构的深度理解，参与自研芯片的功能验证与性能评估，通过软硬一体化协同设计（Codesign），驱动自研芯片在复杂业务场景下的竞争优势。
1. 具有良好的算法基础及软件编程能力；
2. 熟悉至少一门编程语言，C/C++/Python；
3. 熟悉Linux/Unix系统环境；
4. 思维敏捷，学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境；有良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标;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. 有开源项目相关经验；
2. 熟悉计算机体系结构，了解并行计算，异构计算；
3. 熟悉深度学习算法，量化算法；
4. 有编译器开发经验；
5. 熟悉操作系统内核。

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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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