AI算力产品软件工具链工程师

1. Runtime与软硬件接口：开发AI算力产品的Runtime工具，完成软硬件接口对接，充分发挥硬件性能，并向上适配主流AI软件框架。
2. 生态接入与模型部署：完成算力产品对上层生态的接入，打通 Llama.cpp、vLLM 到 Triton、TileLang、PyTorch 等框架的部署链路，提供易用的模型部署能力和标准化评测接口。
3. 仿真器与芯片／产品模型：根据芯片设计规格，开发芯片架构模型、算法模型和性能模型；负责配套仿真器的开发与维护，支撑架构探索、方案验证、性能分析与调试追踪。该方向是本岗位的主要工作板块之一。
4. 测试体系建设：搭建工具链的测试流程，编写测试用例并输出测试报告，保障各模块的正确性与稳定性。
5. 前沿跟进与效率提升：持续跟踪AI算力与工具链的前沿进展，将Codex等AI工具及Agent范式深度融入日常研发流程，推动新技术在产品和工程中的落地。

1. 硕士及以上学历（特别优秀者可放宽至本科），计算机、软件工程、微电子、通信、自动化、数学、物理、力学、控制工程、系统工程、航天等相关专业。
2. 熟练使用 Codex、OpenCode 等AI编程工具，具备稳定的个人使用习惯和工作流，了解 Agent 开发范式；公司提供必要的 Token 额度，该能力为本岗位基本前提。
3. 掌握 C++ 或 Python 中至少一门，能读懂并修改中等规模工程代码；了解数据结构与算法、计算机组成原理的基础概念。编程经验不作硬性要求，公司提供培养体系。
4. 具备将复杂问题拆解为可验证步骤的能力，能独立定位系统级问题；具备良好的逻辑思维和数学或形式化建模基础。
5. 做事踏实认真，责任心强，有团队协作精神和一定的抗压能力；对AI芯片与底层系统方向有真实兴趣，愿意长期投入。
关键字
Runtime、工具链、仿真器、芯片模型、性能建模、生态适配、异构计算、Agent
加分项
1. 熟悉计算机体系结构，有 SystemC、仿真器开发或嵌入式底层开发经验。
2. 了解 Llama.cpp、vLLM、Triton、TileLang、PyTorch 等框架的基本原理或有实际接入经验。
3. 有大模型部署推理、工具链开发或AI算力产品相关项目与实习经历。