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AI Infrastructure Software Engineer
立即应聘

AI Infrastructure Software Engineer

发布于 38 分钟前

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
Npu
Rpc
嵌入式系统
性能优化
调试
驱动开发

AI 估算 · 25k–45k

高通为跨国大厂，上海AI工程师需求旺盛，中级经验结合NPU前沿技术，薪资具有竞争力。

职位详情

关于这个职位

该职位隶属于高通上海软件工程团队，主要负责NPU（神经网络处理器）基础设施的软件开发与优化

工作内容包括NPU驱动开发、性能优化、RPC交互路径改进，以及支持客户集成AI算法
你将与内部AI、平台、内核团队及外部OEM客户紧密合作，提升NPU方案的整体交付效率和可调试性

最低要求

计算机科学、电气/计算机工程或相关领域的学士、硕士或以上学历

扎实的嵌入式系统设计和软件开发能力
较强的C/C++编程能力，具备Linux应用开发和Linux驱动开发的实际经验
熟练使用Claude、Codex等AI开发工具提升开发效率
良好的团队精神、有效沟通和较强的问题解决能力
良好的英语听说读写能力

工作职责

设计、开发和维护高通平台上的NPU新功能和客户需求，确保满足新平台和商业化的交付时间

参与NPU驱动新功能开发和优化，包括性能、稳定性和可维护性改进（针对Hexagon相关用例）
优化NPU RPC性能和软件交互路径，减少客户集成开销，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，提升高通平台客户的NSP算法集成效率
推动客户NSP算法集成中的紧急问题解决，包括调试、根因分析、解决方案对齐和阻塞关闭
与AI软件、驱动、内核和平台团队合作，支持基于Linux的应用/驱动开发和平台启用
提供技术指导、API使用支持和开发最佳实践，提升客户在高通NPU/Hexagon软件栈上的集成效率

优先资格

高通平台AI软件开发经验，如QNN、SNPE、Hexagon SDK

RPC驱动开发和/或RPC性能优化经验
Linux PCIe相关开发经验，特别是针对NPU/GPU或异构计算子系统
NPU/GPU驱动相关开发、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领域的领先地位，项目技术含量高
  • 涉及前沿NPU技术，有助于积累AI基础设施核心经验
  • 大型跨国公司，提供完善的培训和职业发展机会
  • 工作强度可能较大，尤其是在客户问题紧急解决时
  • 对Linux底层和硬件知识要求高，学习曲线较陡
  • 适合热爱底层系统开发、对AI加速硬件有浓厚兴趣，且愿意在跨国环境中协作的软件工程师

缺点 / 挑战

  • 需要与多个内部团队和外部客户协作，沟通复杂度较高

角色解读

  • 技术深耕：成为NPU/驱动领域的专家，晋升为高级工程师或技术主管
  • 横向扩展：向AI软件架构、平台工程或异构计算方向延伸
  • 管理路线：积累项目协调经验，转型为技术经理或团队负责人
  • 负责NPU驱动和基础设施的开发与维护，包括新功能设计和客户需求实现
  • 优化NPU软件栈的性能、稳定性和可调试性，特别是RPC交互和算法部署效率
  • 与内部AI、驱动、内核团队及外部OEM客户协作，解决集成问题并加速产品上市
  • 扎实的C/C++编程能力，熟悉Linux应用和驱动开发
  • 嵌入式系统设计经验，具备性能分析和调优能力
  • 熟悉AI开发工具（如Claude、Codex）和NPU/GPU相关技术

申请策略

  • 研究高通最新NPU产品（如Hexagon），面试中展现对业务的了解
  • 准备1-2个驱动开发或性能优化的详细项目故事，突出解决复杂问题的过程
  • 突出Linux驱动开发和嵌入式项目经验，尤其是与NPU/GPU相关的优化
  • 展示C/C++编程能力和性能调优案例，如减少延迟或提升吞吐量
  • 如有高通平台或Hexagon SDK经验，务必重点描述
  • 如果缺乏NPU驱动经验，可提前学习Hexagon SDK或QNN基本概念
  • 加强Linux内核模块开发和PCIe相关知识

面试指南

  • STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术细节和量化成果
  • 问题解决框架：先定位问题范围（驱动/硬件/应用），再逐层缩小，使用工具（perf, ftrace）辅助分析
  • 请描述一次你在Linux驱动开发中遇到的死锁或性能问题，以及你是如何解决的
  • 如何优化一个RPC调用的延迟？
  • NPU驱动和GPU驱动的主要区别是什么？
  • 你使用过哪些AI开发工具？它们如何提升你的工作效率？
  • 当客户反馈NPU算法集成出现非预期行为时，你的排查步骤是什么？
  • 复习Linux驱动模型（字符设备、PCIe）、内存管理和同步机制

职位点评

70
综合评分

跨国大厂、前沿NPU技术、高成长性，但现场办公且WLB不明。

更适合这类人
最适合追求技术深度和前沿领域的求职者，若对WLB要求较高则需谨慎。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值65

薪资福利

70中等

薪资未在JD中披露，但高通作为跨国大厂，薪酬福利保持市场竞争力；不过JD未明确列出福利项，因此补偿性动机满足程度中等偏上。

薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）

成长发展

85较高

职位涉及NPU、AI驱动等前沿技术，技术栈现代；JD未明确提及晋升通道，但高通内部通常有技术晋升路径，发展性动机满足程度较高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Linux、NPU、驱动开发、Hexagon、RPC、PCIe
业务类型ambiguous

工作生活

60中等

工作地点上海，仅现场办公，未提及弹性工作或远程；大型企业通常有标准工时，但JD无WLB相关描述，生活化动机满足程度一般。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

65中等

AI基础设施行业处于高速增长赛道，技术创新性强，但职位对社会的直接影响力有限，意义感动机满足程度中等。

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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