上海超维无际电子科技有限责任公司
岗位信息
招聘岗位
急 2027校招-系统软件开发工程师
工作城市
上海
是否笔试
未明确
招聘批次
校招
截止日期
未公布（以企业官网为准）
发布日期
2026-10-17
📋 岗位职责 / 任职要求
岗位职责：
1. 开发运行时系统与用户态驱动。
2. 设计和实现系统任务调度与资源管理。
3. 实现框架接口与上层AI框架集成（如pytorch，jax等）。
4. 分析AI模型性能、优化并调试相关问题。
5. 编写并输出技术文档，协调跨团队协作，保障技术方案一致性与交付质量。
任职要求：
1. 计算机、软件工程、电子信息等相关专业硕士及以上学历，2027应届毕业生。
2. 熟悉操作系统与计算机体系结构，理解用户态驱动（UMD）与内核驱动（KMD）之间的接口与交互机制。
3. 精通 C/C++ 编程，熟悉多线程、同步与内存管理。
4. 了解命令队列、调度、任务依赖等基本概念，具备异构计算系统软件经验者优先。
5. 对 AI 编译器、运行时系统及 GPU/TPU 软件栈（如 CUDA、ROCm、Level-Zero、OpenCL ，PJRT等）有浓厚兴趣。
6. 具备良好的问题分析能力、工程规范意识与团队协作精神。
🏢 企业简介
成立2024 年总部上海
上海超维无际电子科技有限责任公司（品牌名“超维无际”，英文名InfiScale）成立于2024年12月26日，注册于中国（上海）自由贸易试验区郭守敬路498号，注册资本209.17万元，员工108人。公司面向国产人工智能芯片的软件生态，以编译技术为核心，提供支持多种CPU、GPU、NPU的统一软件平台，并沿TPU路线自研端侧推理芯片与高性能可扩展计算系统。主要产品包括端侧推理芯片、云/端推理优化工具及算子自动生成与转译工具，用于降低模型在国产芯片上的迁移与推理成本。公司已取得授权发明专利9项、软件著作权2项，2025年完成天使轮与天使+轮融资，2026年完成A轮融资，投资方包括蚂蚁集团、红杉资本、五源资本、蓝驰创投等机构。
投递方式
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🎯 AI校招画像 （来源：校招宝数据聚合）
🏢 公司文化与工作氛围
库内未系统描述企业文化。可侧面参考 JD 的写法：高速互联岗描述「你可以参与高速互联芯片核心模块设计，接触 DMA、帧传输、路径路由及多卡互联，逐步积累从架构理解、RTL 实现到验证和流片交付的研发经验」，语气偏培养导向，说明对新人成长路径有设计。芯片创业公司普遍节奏快、层级少，建议面试时了解团队规模与汇报结构。
⏰ 加班情况与工作强度
库内未披露工时与加班安排。芯片行业的共识是流片前（tape-out）有集中攻关期，验证与后端岗在节点前加班明显；固件岗需参与硅前 EMU 仿真与硅后 bring-up，节奏跟随流片计划。建议面试时问清当前项目处于哪个阶段、是否有明确的流片时间点，这比笼统问加班更能判断真实强度。
💰 薪资待遇与年终奖
库内 44 条薪资字段全部为空，招聘正文也未披露任何薪酬口径。AI 芯片公司通常以「月薪 × 14-16 薪 + 期权」的结构定薪，硕博岗在长三角普遍处于高位，但库内无据，不做推断。建议面试时问清薪资结构、期权授予与行权安排，以官方公告为准。
🎁 福利体系
库内未列出五险一金基数、住宿、餐补、期权等条目。芯片创业公司常以期权作为薪酬的重要组成部分，上海与珠海两地的人才政策（落户、租房补贴）也有差异，但库内均无据。建议在 offer 阶段索取书面方案，重点确认期权比例、成熟周期与回购条款，以及珠海岗位是否有额外补贴。
📋 校招流程经验
库内未披露完整流程，但从 Moka 系统统一收简历、岗位全部标「急」可推断流程偏紧凑：一般包含简历筛选、技术面（可能多轮，考察 RTL 与体系结构）、HR 面与 offer。芯片岗通常会有笔试题或现场编码环节。具体轮次库内无据，建议提前复习数字电路、计算机体系结构与验证方法学。
🚀 投递建议与避坑指南
投递入口唯一：app.mokahr.com，建议直接在该系统完成投递，不要等第三方渠道转发。44 条岗位全部标「急」字，说明补员急迫、流程可能较快，但也意味著对候选人上手速度有预期。简历建议突出 RTL 设计/验证、Verilog/SystemVerilog、UVM、Python 脚本、体系结构课程项目等硬技能，并写明是否接触过流片或 FPGA 原型验证。
👥 员工口碑与离职率评价
库内无员工评价、离职率或在职口碑数据。可侧面参考的是岗位设置的完整度：44 条覆盖架构、设计、验证、DFT、固件、中端、软件栈七个环节，说明团队建制较完整而非只有前端设计，这类结构对新人学习的系统性有利。但公司为有限责任公司形态、规模未知，建议了解融资阶段与团队人数。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
招聘结构清楚地指向「AI 芯片全栈自研」：AI Core 设计与验证、AI 芯片架构、性能建模三个方向同时招，说明在做自研 NPU 而非集成第三方 IP；大模型训练推理框架岗的存在，则说明软件栈也在自建。高速互联与多卡互联的强调，反映当前 AI 芯片的竞争焦点已从单核算力转向集群互联。
ℹ️ 信息来源
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该来源未提供原文链接
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