Technical Project Lead

岗位概述：

我们正在打造面向下一代大语言模型（LLM）、多模态AI和生成式AI的高性能云端训练与推理芯片 。现诚聘一位具备10年以上芯片全流程经验、深刻理解AI workload与系统级架构的 项目负责人 。你将主导从架构定义到流片量产的完整开发周期，确保芯片在算力密度、能效比、扩展性与软件兼容性上达到行业领先水平。

核心职责：

• 主导云端AI芯片的端到端项目管理，制定里程碑计划，协调架构、设计、验证、后端、封装、测试等团队高效协同。
• 参与并主导芯片架构决策：包括计算引擎（Tensor Core / SIMD）、内存层级（HBM3E / L2 Cache）、高速互联（CXL / UCIe / 自研NoC）、功耗控制策略等。
• 对关键模块（如矩阵乘法单元、稀疏计算引擎、量化支持、通信子系统）进行技术评估与方案选型，平衡性能、面积、功耗与实现难度。
• 识别并解决训练/推理场景下的系统瓶颈（如显存带宽、通信延迟、算子融合效率），推动软硬协同优化。
• 与算法团队、编译器团队紧密合作，确保芯片功能满足主流框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）及大模型训练/推理需求（如DeepSpeed, vLLM）。
• 管理项目风险与资源，输出进度报告、风险矩阵、变更控制方案，向管理层定期汇报。

任职要求：

• 10年以上芯片研发经验，其中至少5年深度参与AI加速芯片（训练/推理方向）全流程开发，有成功流片或量产经验者优先。
• 精通芯片开发全流程（Architecture → RTL → Synthesis → STA → DFT → Tape-out → Test），熟悉先进工艺节点（7nm/5nm/3nm）特性。
• 具备扎实的数字电路基础，熟练使用Verilog/SystemVerilog、UVM、EDA工具链（VCS, DC, PT, Genus等）。
• 对云端AI工作负载有深刻理解：熟悉Transformer架构、KV Cache、MoE、动态批处理、量化训练/推理等关键技术。
• 具备优秀的技术判断力与架构视野，能在算力 vs 功耗 vs 成本 vs 扩展性之间做出权衡决策。
• 出色的跨团队沟通能力与项目推动力，能带领工程师攻克复杂技术难题。
• 英文读写流利，可阅读英文技术文档与参与国际会议。

加分项：

• 有大规模SoC或GPU/NPU类芯片流片经验。
• 熟悉高速互连协议（PCIe 6.0 / CXL 3.0 / UCIe）或自研NoC架构。
• 了解分布式训练框架（Megatron-LM, DeepSpeed）或推理服务框架（vLLM, TensorRT-LLM）。
• 有AI编译器（TVM, MLIR）或运行时（CUDA, ROCm）对接经验。
• 曾主导过团队规模 >20人的芯片项目，或担任过技术PM角色。