AI系统工程师（实习）

该职位来源于猎聘 岗位背景： AI系统组（AI Systems Group）是公司AI芯片研发体系中的核心技术团队，覆盖芯片架构评估、系统级建模仿真、性能分析优化、软硬件协同验证等方向，支撑芯片从架构设计到产品交付的全过程。团队站在系统视角，连接芯片架构、Compiler、Runtime与真实业务场景（尤其是大模型训练/推理负载）。 岗位职责： 参与AI芯片系统级建模与仿真平台建设，在芯片流片前构建软件模型，运行真实业务场景评估系统设计方案。 负责系统级性能分析：从计算、存储、通信、调度等多个维度定位性能瓶颈，并协助架构、编译器、Runtime等团队完成优化。 建立完整的软件运行环境，对编译器、Runtime、Kernel等软件栈进行验证，确保软件能够充分发挥硬件能力。 深度参与产品研发全过程，包括新架构评估、软件版本性能回归、重点模型（含大语言模型）持续验证、编译器优化评估、产品性能分析与问题定位。 参与研发平台自动化建设，提升团队持续集成与性能回归能力。 岗位要求：

基本要求： 硕士及以上学历，计算机、软件、电子、通信、自动化、测控、数学、微电子、集成电路等相关专业优先。 熟练掌握C/C++，具备Linux开发环境下的项目经验。 具备良好的系统性思维，能够理解模型、软件、硬件之间的协同关系，而不局限于单一模块。 逻辑清晰，表达能力好，具备良好的跨团队沟通与协作意识。

以下任一方向背景优先（符合一项或多项即可，无需全部满足）： AI Infra / LLM Serving： 有大模型训练/推理框架（如Megatron、vLLM、SGLang、DeepSpeed、TensorRT-LLM、PyTorch等）研发或深度调优经验。 LLM Kernel / 算子优化： 有CUDA、Triton、CUTLASS等手写Kernel经验，做过Attention、GEMM、量化等算子的性能优化。 AI Compiler： 有LLVM、MLIR、TVM、XLA、Triton Compiler等编译器研发经验。 Runtime： 有CUDA Runtime、Runtime调度、图执行、Device Runtime等相关研发经验。 芯片架构： 有GPU/NPU/CPU、Cache、Memory、多卡互联（Interconnect）等架构设计或分析经验。 性能工程： 有HPC、并行计算（Parallel Computing）、Performance Engineering相关经验。 系统建模与仿真： 有gem5、GPGPU-Sim、QEMU、Spike、SST、SystemC等仿真器使用或开发经验。 以下情况也欢迎投递： 没有上述特定方向背景，但C++基础扎实、学习能力强，对系统级问题有浓厚兴趣，愿意在工作中补齐架构、编译器、Runtime相关知识。 欢迎有志于深入理解AI芯片完整技术体系、希望成长为具备系统视角和软硬件协同能力的工程师加入。实习时长要求至少4个月，每周出勤4-5天。