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$54k – $108k per year
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In office (Hangzhou)
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Staff · 3+ years exp
Employment
Full-Time

First seen by Alion on Nov 2, 2026.

Overview
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Nanocorechip is a Chinese chip design company, founded in 2021, that develops integrated circuits including analog designs and AI inference chips for large language models. Its research team works on chip architecture, analog layout and circuit design for high-throughput, low-latency inference. The company is based in China.

1.AI大模型推理芯片-芯片(WholeChip)总架构设计工程师
岗位定位 作为芯片系统架构的“总设计师”,主导面向大语言模型(LLM)推理的高吞吐、低延迟AI芯片的顶层架构定义,拉通核心计算、互连与存储子系统,确保整体PPA(性能、功耗、面积)在先进制程下达到行业顶尖水平。
核心岗位职责
· 负责大模型推理芯片的WholeChip系统架构定义、软硬件划分及规格制定(PRD/EAS)。
· 深入分析Transformer类模型(如GPT,LLaMA)的推理特征,突破Prefill与Decode阶段的算力及访存带宽瓶颈,定义最优的全局数据流(Dataflow)。
· 协同多核计算、NoC、存储及接口(如HBM、PCIe/CXL)团队,制定全芯片的互连拓扑与资源分配策略。
· 搭建系统级分析模型,主导架构级的性能评估(PerformanceProjection)与瓶颈分析(BottleneckAnalysis)。
· 深度参与流片及Bring-up阶段,协同底层软件栈与驱动团队完成系统级性能调优与软硬件协同设计(Hardware-SoftwareCo-design)。
· 追踪业界前沿AI算法演进趋势及竞品架构,主导下一代芯片架构的预研与演进规划。
任职资格要求
· 基础硬性要求:微电子、计算机、集成电路等相关专业硕士及以上学历;社招需5年以上(高级/资深)芯片架构设计经验,校招需具备相关领域深度的博士研究背景。
· 必备专业技能:
1. 精通计算机体系结构,具备至少一款大规模复杂SoC或AI大算力芯片的WholeChip架构定义及成功流片经验。
2. 深刻理解AI大模型推理的底层逻辑,熟悉GEMM算力边界、MemoryBound问题及KVCache的显存调度机制。
3. 熟悉2nm/3nm/5nm等先进制程的物理实现约束,在架构定义初期能有效评估功耗与面积(PPA)边界。
4. 熟练掌握C/C++及Python,具备优秀的架构建模分析能力及硬件直觉。
加分项
· 具备国际头部AI芯片公司(如Nvidia,AMD,GoogleTPU团队等)核心架构设计经验者优先。
· 深入理解算子融合(OperatorFusion)、稀疏化(Sparsity)及低精度量化(FP8/INT4)等大模型推理加速技术。
· 熟悉编译框架(如TVM,MLIR)及软硬协同优化机制。

2.AI大模型推理芯片-多核AI计算核架构设计工程师
岗位定位 聚焦AI大模型推理的“算力引擎”,主导高性能、高能效多核AI计算核(NPUCore/TensorCore)的微架构设计,实现大模型张量运算与标量/向量运算的极致加速。
核心岗位职责
· 定义AI计算核(NPU/MatrixEngine)的指令集架构(ISA)与微架构,满足大模型复杂算子的高效执行需求。
· 设计并优化面向大模型推理的高并发、深流水线架构,针对矩阵乘法(GEMM)设计高吞吐的张量计算单元(TensorUnit)。
· 针对大模型中的非线性函数(如Softmax,SwiGLU,LayerNorm)及特殊算子,设计高效的向量处理单元(VectorUnit)。
· 主导低精度数字信号处理架构定义,深度优化FP8、BF16及INT8/INT4数据格式的混合精度计算效率及硬件开销。
· 解决多核并行计算下的任务调度与同步开销问题,提升多核系统的整体算力利用率(Utilization)。
· 协同验证与物理设计团队,解决先进制程下高频计算核的TimingClosure及动态功耗挑战。
任职资格要求
· 基础硬性要求:微电子、电子工程、计算机等相关专业硕士及以上学历;社招需5年以上处理器核或AI加速器微架构设计经验。
· 必备专业技能:
1. 精通处理器体系结构,深入理解指令级并行(ILP)、数据级并行(DLP)及多线程技术。
2. 熟练掌握Verilog/SystemVerilog,具备扎实的RTL编码与微架构设计能力。
3. 深刻理解大模型中矩阵运算(MatMul)的底层硬件映射原理,熟悉SystolicArray等经典AI计算架构。
4. 熟悉计算机算术逻辑(ComputerArithmetic),具备浮点数/定点数运算器的高效设计经验。
加分项
· 具备RISC-V架构深度定制及扩展指令集(CustomISA)设计经验者优先。
· 有过成功的高性能DSP、GPUShader或NPUCore流片经验。
· 熟悉微架构级别的低功耗设计(ClockGating,PowerGating,DVFS)。

3.AI大模型推理芯片-NoC互连拓扑与架构设计工程师
岗位定位 打造全芯片的高速“交通网络”,主导设计高带宽、低延迟、无拥塞的片上网络(NoC),突破大模型海量数据在多核与存储器之间的搬移瓶颈。
核心岗位职责
· 针对AI大模型推理过程中的广播(Broadcast)、组播(Multicast)及All-Reduce等复杂通信模式,定义最优的片上网络拓扑结构(如Mesh,Ring,Torus等)。
· 设计高性能NoC路由器(Router)微架构,优化虚通道(VirtualChannel)分配、缓冲队列(Buffer)与路由算法,将片上通信延迟降至最低。
· 结合后端物理实现(Floorplan),解决SRAM与Crossbar等模块在先进制程下的高密度布局挑战,通过架构级预判缓解布线拥塞(RoutingCongestion)。
· 定义并实现多级服务质量(QoS)策略,确保大模型推理中关键路径数据的最高优先级与绝对带宽保障。
· 负责片上网络死锁(Deadlock)避免方案的设计与形式化验证规划。
· 协同存储架构团队,优化计算核到分布式SRAM及HBM的高效访问路径。
任职资格要求
· 基础硬性要求:计算机、集成电路等相关专业硕士及以上学历;社招需3年以上高性能NoC或互连网络架构设计经验。
· 必备专业技能:
1. 深入理解片上网络(Network-on-Chip)拓扑学、路由算法及流控(FlowControl)机制。
2. 精通AMBAAXI/CHI等主流片上互连协议,熟悉缓存一致性(CacheCoherence)原理。
3. 具备极强的物理感知能力(Physical-AwareDesign),能够评估互连架构在先进制程Floorplan下的Timing与WireRouting可行性。
4. 熟练使用C++/Python进行互连网络的周期级抽象建模与Traffic仿真验证。
加分项
· 曾主导或深度参与过32核以上规模SoC的NoC架构设计及流片。
· 熟悉大模型分布式训练与推理的集合通信库(如NCCL)及底层硬件映射。
具备基于商业化NoCIP(如Arteris,Sonics,ARMCoreLink)的二次深度开发与优化经验。
4.AI大模型推理芯片-多芯片集成(Chiplet)架构设计工程师
岗位定位 打破单一芯片物理面积的算力天花板,主导多Die互连的Chiplet系统架构定义,实现大模型推理所需超大参数量的Scale-Out横向扩展。
核心岗位职责
· 主导多芯片互连(Die-to-Die)的系统级架构设计,定义合理的逻辑拆分(Partition)与Chiplet拓扑方案。
· 负责Die-to-Die(D2D)高速互连协议栈(Protocol/Link/MAC层)的定义与选型,优化多Die间的数据包封装以降低传输延迟。
· 针对大语言模型跨Die的KVCache同步与激活函数传递,设计高带宽、低延迟的硬件级数据一致性或高效通信机制。
· 协同先进封装(AdvancedPackaging)团队,评估CoWoS、InFO等2.5D/3D封装技术下的布线密度与热功耗约束,反推架构设计的可行性。
· 解决多Die系统的全局时钟同步(Synchronization)、复位、测试(DFT)及电源输配电网络(PDN)的架构级挑战。
任职资格要求
· 基础硬性要求:微电子、集成电路等相关专业硕士及以上学历;社招需3年以上先进互连或Chiplet架构设计经验。
· 必备专业技能:
1. 深入理解UCIe、BoW等行业主流Die-to-Die互连标准与底层物理层(PHY)工作原理。
2. 具备跨物理边界的系统级架构思维,能够量化评估延迟隐藏(LatencyHiding)策略。
3. 了解TSMC2.5D/3D等先进封装技术的基础特性及对架构设计的约束边界。
4. 熟悉高速SerDes或并行接口架构设计与系统级集成。
加分项
· 有过基于CoWoS或类似先进封装技术的成功流片及量产经验。
· 在系统级高速接口(如NVLink,CXL)协议层设计领域有深度积累。
· 具备信号完整性(SI)与电源完整性(PI)的架构级前瞻评估能力。

5.AI大模型推理芯片-存储子系统架构设计工程师
岗位定位 攻克大模型推理最核心的显存墙瓶颈,主导构建由片上SRAM与片外HBM/LPDDR构成的超大容量、极高带宽的立体存储体系。
核心岗位职责
· 定义面向大语言模型推理的Multi-Level存储层级架构(如L1/L2分布式SRAM至片外HBM3/HBM4)。
· 深入分析LLM长文本推理场景下KVCache的容量与带宽需求,设计定制化的片上缓存(Cache)与便签存储器(ScratchpadMemory)管理机制。
· 负责存储控制器(MemoryController)的前端架构优化,设计高效的数据重排(Reordering)、突发传输(Burst)及带宽利用率提升算法。
· 解决多核高并发访问下的SRAMBank冲突问题,结合Floorplan约束定义最优的物理SRAM切分与聚合方案。
· 与编译器及底层软件团队紧密合作,提供易于软件切分(Tiling)及显存分配(MemoryAllocation)的底层硬件接口。
任职资格要求
· 基础硬性要求:微电子、计算机等专业硕士及以上学历;社招需5年以上复杂SoC存储子系统架构或RTL设计经验。
· 必备专业技能:
1. 极度精通HBM2e/HBM3/HBM4或LPDDR5/DDR5的底层协议规范及存储控制器微架构。
2. 深入理解Cache管理策略、一致性协议以及片上SRAM的高速读写机制。
3. 具备针对MemoryBound场景下系统级访存瓶颈的精确分析与调优能力。
4. 熟悉先进制程下SRAMCompiler的特性及PPA权衡边界。

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