角色和团队介绍： 作为硬件架构性能评估与验证团队的一员，需要站在架构层面，针对系统性能进行评估规划，验证方案规划，来确保AI处理器流片后，没有性能问题，能为客户带来稳定，可落地的性能底座。基于每一代AI处理器架构性能分析以及架构特点，为公司自研软件栈，客户应用层，提供性能编程指南，为不同层级客户，呈现面向对象的性能优化方法，性能调优手段，性能查询地图，极致调优建议等。 为了更高效，优质的实现团队使命，作为团队的一员，将承担基于自研方法学的中台的研发，包括自动化硬件架构解析中台，跨平台（model，simu，emu，post-silicon）自动化激励生成中台，基于LSF的仿真任务调度管理中台，历代处理器性能数据存储，索引，分析中台，AI agent中台等。团队始终在不断创新，务实落地的方向上，践行致远。所有方法学及自研落地都有配套专利，所有专利都有对应的工程化落地，成果转化数量多，价值高。 岗位职责： 1.协助完成性能验证测试用例的开发与执行 2.协助完成性能问题的分析和debug 3.协助完成团队中台的开发与完善 4.协助完成仿真任务的管理和数据收集 5.协助完成性能报告的初步整理与分析 6.协助完成AI agent的搭建与泛化 7.协助完成性能场景管理系统，性能数据查询与分析系统，等自研web工具的开发进化 岗位要求： 1.2027届校招应届生硕士及以上学历 2.有上进心、责任心、结果导向，重视交付质量，有出色的团队合作和交流能力 3.熟悉vibe coding，熟悉方法学，skills，plugins，AI Agent基础框架，核验ai交付 4.掌握主流编程语言：C/C++, Python, Java, bash/zsh 等编程和脚本语言 5.熟悉linux操作系统，了解docker，wsl等工具 6.熟悉计算机体系架构，了解AI处理器架构特点，以及架构中主流硬件部件的使命与作用 7.熟悉systemC，systemverilog，vhdl等数字设计编程语言 * 加分项： 1. 熟悉数据分析与建模，基于性能数据特征向量提取，建模，训练，预测性能行为 2. 了解AI Agent的框架，可以构建基础AI Agents 3. 有过性能评估与验证经验 4. 网站开发经验，数据库开发经验 5. 专利撰写经验 地点：北京