阿里巴巴
校招AI芯片软硬件协同-阿里星
北京/成都/杭州/上海 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 计算机科学、电子工程、微电子或相关专业，硕士及以上学历（博士优先）
- 深入理解计算机体系结构（CPU/GPU/NPU），熟悉指令集、流水线、存储层次、互连网络等核心概念
- 熟悉至少一种硬件描述语言（Verilog/VHDL/SystemVerilog）或硬件仿真工具（VCS/Verdi）
- 扎实的 C/C++ 编程能力，能够阅读和编写底层软件（驱动、固件、编译器后端）
- 对 AI 模型（CNN/Transformer/LLM）的计算模式和访存特征有基本理解
- 有强烈的跨领域学习意愿，愿意在硬件和软件之间建立深度连接
- 加分项
- 在体系结构、EDA、MLSys 等领域发表过顶级论文（ISCA/MICRO/ASPLOS/HPCA/DAC/ICCAD 等）
- 有 AI 芯片（GPU/NPU/TPU）的架构设计或验证经验
- 有性能模型（Gem5/SST/SystemC）开发经验，或熟悉 Roofline 模型等性能分析方法
- 有软硬件协同仿真（Co-simulation）或 FPGA 原型验证经验
- 熟悉 AI 编译器（TVM/MLIR/XLA）或算子库（cuBLAS/cuDNN）的实现原理
岗位描述
AI 芯片的成功，不仅取决于硬件架构的先进性，更取决于软硬件协同设计的深度。我们正在寻找能够在硬件和软件之间架设桥梁的人才——你既需要理解芯片的微架构、指令集、数据流，也需要理解编译器的优化策略、算子的计算模式、大模型的推理特性。
你将参与自研 AI 芯片的软硬件协同设计，包括：基于软件栈的反馈优化硬件架构、定义软硬件接口规范、开发性能模型指导架构决策、以及投片前的系统级验证。你的工作将直接影响下一代 AI 芯片的架构设计，以及软件栈能否充分发挥硬件潜力。
岗位职责
- • 参与自研 AI 芯片的架构评审，从软件视角（编译器、算子、框架）反馈硬件设计建议
- • 开发性能分析模型（Performance Model），基于软件负载特征预测硬件架构的性能表现，指导架构决策
- • 定义和维护软硬件接口规范（HAL/ISA），确保硬件功能能够被软件栈高效利用
- • 参与软硬件功能划分决策，评估哪些功能适合硬件实现、哪些适合软件实现
- • 基于 ESL/EMU 仿真环境，进行投片前的系统级验证，发现并推动修复 RTL 设计问题
- • 与编译器团队协作，确保硬件新特性（如新指令、新数据通路）能够被编译器充分利用
- • 与算子团队协作，分析关键算子的硬件瓶颈，提出架构优化建议
- • 计算机科学、电子工程、微电子或相关专业，硕士及以上学历（博士优先）
- • 深入理解计算机体系结构（CPU/GPU/NPU），熟悉指令集、流水线、存储层次、互连网络等核心概念
- • 熟悉至少一种硬件描述语言（Verilog/VHDL/SystemVerilog）或硬件仿真工具（VCS/Verdi）
- • 扎实的 C/C++ 编程能力，能够阅读和编写底层软件（驱动、固件、编译器后端）
- • 对 AI 模型（CNN/Transformer/LLM）的计算模式和访存特征有基本理解
- • 有强烈的跨领域学习意愿，愿意在硬件和软件之间建立深度连接
加分项
- • 在体系结构、EDA、MLSys 等领域发表过顶级论文（ISCA/MICRO/ASPLOS/HPCA/DAC/ICCAD 等）
- • 有 AI 芯片（GPU/NPU/TPU）的架构设计或验证经验
- • 有性能模型（Gem5/SST/SystemC）开发经验，或熟悉 Roofline 模型等性能分析方法
- • 有软硬件协同仿真（Co-simulation）或 FPGA 原型验证经验
- • 熟悉 AI 编译器（TVM/MLIR/XLA）或算子库（cuBLAS/cuDNN）的实现原理
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该岗位可能会问的问题
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请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
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如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
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1. 确定业务目标：留存/转化/活跃 2. 定义事件：页面浏览/点击/曝光/转化，每个事件带属性 3. 技术栈：前端 SDK 上报 → Kafka → Flink 实时清洗 → ClickHouse/Hive 存储 4. 数据分层：ODS（原始）→ DWD（明细）→ DWS（汇总）→ ADS（应用） 5. 质量：埋点测试 + 数据校验 + 异常告警
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