上海天数智芯半导体股份有限公司
AI与加速计算工程师
岗位职责
AI与加速计算工程师（2027届）
地点：上海、北京、深圳、南京、杭州
该岗位职能方向有以下六个可选择：
A.负责主流大模型分析与性能优化（例：优化训练&推理/核算算法&算子协同等），支撑运用AI辅助芯片研发与迭代，深度参与各个业务场景落地。（欢迎：大模型训练与推理/KV Cache压缩与管理/GPU或NPU体系结构与性能分析/等有实习经验或感兴趣的同学）
B.探索不同芯片架构下，AI负载的最优编程范式，开发算子库，并给芯片特性设计提供建议。（欢迎：了解GPU架构特性的同学）
C.设计AI芯片算子库（如CNN,
Transformer, GNN等算子）的架构与演进；负责核心算子（如卷积、矩阵乘、激活、归一化、注意力机制等）实现与优化；研究AI前沿算法及其特点，并进行性能分析和调优。（欢迎：GPU/AI芯片算子开发实习经验的同学）
D.通信库功能开发与维护；通信算法实现（例：All-reduce、All-to-all、All-gather、Reduce-scatter
等）与性能分析&优化；算通融合与Kernel开发及验证。（欢迎：对tp/pp/ep等分布式通信模式了解/集合通信，nvlink,rdma了解，感兴趣的同学）
E.1.负责自研GPU的基础AI计算框架适配&开发&调优（例：PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等）；适配&开发&调优AI编译器（例：Triton、TileLang、XLA等）；开发&调优自研推理引擎（类TensorRT、类TVM）。（欢迎：有熟悉主流框架/推理引擎/AI编译器的相关实习/项目经历的同学）
F.基于自研软件栈，设计大语言模型框架，并持续优化推理性能；参与开源社区建设与发展；负责主流大模型训练框架在自研平台的适配等；支撑核心训练链路建设（例：预训练、微调、RLHF/RL）（欢迎：CUDA编程/GPU体系结构/主流大模型推理框架适配或2次开发等相关经验的同学）
任职要求
1.背景门槛：计算机、软件工程、人工智能、自动化、通信、微电子、数学等理工科专业优先，本科及以上。
2.AI
热情： 对 LLM、AI Agent、AI Coding 或开发者工具有强烈兴趣，愿意将模型能力与软件工程方法结合。
3.实习经验：有一段或者多段以实习经验（以上六个方向拥有其一即可）
4.对口程度：有GPU或NPU相关项目经验
信息来自企业官方招聘渠道
OfferSeek 对公开岗位信息进行聚合、去重和结构化整理，最终申请以企业官方页面为准。