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Qualcomm logo
高通
AI Infra Software Engineer
立即应聘

AI Infra Software Engineer

发布于 5 天前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
RPC
PCIe
NPU
Qualcomm
Ai Infrastructure

AI 估算 · 25k–40k

高通作为芯片巨头,AI Infra岗位技术含量高,上海地区中级工程师薪资在市场偏上水平,考虑经验要求和行业竞争力。

职位详情

关于这个职位

该职位是高通上海AI Infra团队的核心软件工程师岗位,主要负责NPU基础设施的开发与优化,包括驱动开发、RPC性能优化、客户集成支持等

你将与内部AI/平台/内核团队及外部OEM客户紧密合作,加速NPU解决方案的交付
适合具备扎实C/C++和Linux驱动开发经验,对AI芯片底层技术感兴趣的工程师

最低要求

工程、信息系统、计算机科学或相关领域的学士学位,并有2年以上软件工程或相关工作经验

或硕士学位并有1年以上经验
或博士学位
年以上使用C、C++、Java、Python等编程语言的学术或工作经验

工作职责

设计、开发和维护Qualcomm平台上NPU相关的新功能和客户需求,确保新平台和商业化需求的及时交付

参与NPU驱动新功能开发和优化,包括Hexagon用例的性能、稳定性和可维护性改进
优化NPU RPC性能和软件交互路径,降低客户集成开销,提升NPU算法部署的端到端效率
通过改进软件启用、调试方法和问题分析流程,提升Qualcomm平台客户NSP算法集成效率
推动客户NSP算法集成紧急问题的解决,包括调试、根本原因分析、临时方案对齐和障碍关闭
与AI软件、驱动程序、内核和平台团队合作,支持基于Linux的应用/驱动开发和NPU平台启用
提供技术指导、API使用支持和开发最佳实践,提升客户对Qualcomm NPU/Hexagon软件栈的采用效率

优先资格

有Qualcomm平台AI软件开发经验,如QNN、SNPE、Hexagon SDK

有RPC驱动开发和/或RPC性能优化经验
有Linux PCIe相关开发经验,特别是NPU/GPU或异构计算子系统
有NPU/GPU驱动相关的开发、调试或性能调优经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 高通在移动芯片和AI领域有深厚积累,该岗位可接触最前沿的NPU技术和Hexagon架构
  • 与全球顶尖AI团队和OEM客户合作,技术视野广阔
  • 薪资福利优厚,大厂稳定性高
  • 底层驱动开发难度大,需掌握系统知识,调试复杂问题
  • AI芯片竞争激烈,工作节奏可能较快
  • 适合追求技术深度、热爱底层系统开发、希望在AI芯片领域长期发展的工程师

缺点 / 挑战

  • 跨团队协作频繁,沟通成本较高

角色解读

  • 技术方向:深耕NPU/AI芯片底层软件,成为系统架构师或驱动专家
  • 管理方向:积累项目经验后转向技术领导或团队管理岗位
  • 行业方向:AI芯片是热门赛道,可跳槽至其他芯片厂商或AI公司
  • 负责NPU底层驱动与基础设施的开发与维护,重点优化RPC性能和软件交互路径
  • 支持客户NSP算法集成,快速解决调试和集成问题,提升交付效率
  • 与多个内部团队及外部OEM协作,推动NPU新功能的落地与商业化
  • 扎实的C/C++编程能力,精通Linux应用和驱动开发
  • 熟悉AI开发工具链(如QNN、SNPE)和NPU/GPU驱动调试
  • 掌握RPC优化、PCIe驱动等底层系统知识
  • 具备优秀的问题分析和沟通协作能力

申请策略

  • 关注高通在AI芯片领域的最新动态,在面试中展示对NPU趋势的理解
  • 提前准备英文技术面试,该岗位可能需要英文沟通
  • 重点突出C/C++和Linux驱动开发的项目经验,尤其是与NPU/GPU或嵌入式系统相关的
  • 如果有RPC优化、PCIe驱动或AI框架集成经验,务必详细描述
  • 展示在跨团队协作和客户支持中的解决问题能力
  • 补充Qualcomm AI软件栈(如QNN、SNPE)和Hexagon SDK的基本知识
  • 深入学习NPU/GPU驱动架构和调试工具
  • 练习Linux内核和驱动模块开发

面试指南

  • 针对技术问题:先讲原理,再结合项目经验给出具体案例,强调分析过程和解决方案
  • 针对协作问题:用STAR法则(情境、任务、行动、结果)描述案例
  • 请描述你如何调试一个Linux驱动中的内存泄漏问题?
  • 介绍一下RPC通信的原理及性能优化的常见方法
  • 你有使用过Qualcomm的AI SDK吗?说说你的经验
  • 如何处理客户集成中遇到的紧急问题?请举例
  • 谈谈你对NPU和CPU/GPU在架构上的区别的理解
  • 复习Linux驱动模型(字符设备、PCIe驱动等)和内存管理

匹配度报告

71
综合匹配度

高通AI Infra岗位,技术前沿薪资优厚,但需现场办公且工作强度可能较大。

适合人群
适合重视技术成长和薪酬回报,对WLB要求不高的工程师。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

高通作为上市公司和芯片巨头,提供有竞争力的薪资和全面的福利,但JD未明确薪资细节,综合判断补偿性动机满足度较高。

薪资信号未披露(AI估算:25K-40K/月)

成长发展匹配

85较高

该岗位涉及AI芯片底层技术,使用前沿的NPU和Hexagon架构,成长空间大,但JD未明确提及晋升路径。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NPU、Hexagon、RPC、PCIe、Linux Driver
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

上海现场办公,工作地点可能在张江等科技园区,JD未提及弹性工作,属于传统大厂节奏。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

AI芯片是高速增长赛道,对人类技术进步有正向意义,但JD未强调社会使命。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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