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AI Infrastructure Software Engineer
立即应聘

AI Infrastructure Software Engineer

发布于 大约 1 小时前

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
Pcie
Qnn
Rpc
Snpe

AI 估算 · 25k–45k

高通上海IC岗位，要求2年+经验，AI基础设施方向稀缺，薪资有竞争力。

职位详情

关于这个职位

该职位负责高通平台NPU（神经网络处理器）基础设施的软件开发，包括驱动、RPC优化、性能调优等，与内部AI、平台、内核团队及外部OEM客户紧密合作，加速AI功能交付

适合有嵌入式Linux驱动开发和C/C++经验的工程师，将深入参与AI硬件底层软件栈的开发与优化

最低要求

Bachelor's degree in Engineering, Information Systems, Computer Science, or related field and 2+ years of Software Engineering or related work experience. OR Master's degree in Engineering, Information Systems, Computer Science, or related field and 1+ year of Software Engineering or related work experience. OR PhD in Engineering, Information Systems, Computer Science, or related field.

+ years of academic or work experience with Programming Language such as C, C++, Java, Python, etc.
Solid capability in embedded system design and software development.
Strong programming skills in C/C++, with hands-on experience in Linux application development and Linux driver development.
Proficient in using AI development tools such as Claude and Codex to improve development efficiency.
Good team spirit, effective communication, and strong problem-solving skills.
Good English listening, speaking, reading, and writing skills.

工作职责

Design, develop, and maintain NPU-related new features and customer requirements on Qualcomm platforms, ensuring timely delivery for new platform and commercialization needs.

Participate in NPU driver new feature development and optimization, including performance, stability, and maintainability improvements for Hexagon related use cases.
Optimize NPU RPC performance and software interaction paths to reduce customer integration overhead and improve end-to-end efficiency for NPU algorithm deployment.
Improve NSP algorithm integration efficiency for Qualcomm platform customers by enhancing software enablement, debug methodology, and issue analysis workflow.
Drive urgent issue resolution for customer NSP algorithm integration, including debugging, root-cause analysis, workaround alignment, and blocker closure.
Collaborate with AI software, driver, kernel, and platform teams to support Linux-based application / driver development and platform enablement on NPU.
Contribute to technical guidance, API usage support, and development best practices to improve customer adoption efficiency on Qualcomm NPU / Hexagon software stacks.

优先资格

Experience with Qualcomm platform AI software development, such as QNN, SNPE, and Hexagon SDK.

Experience in RPC driver development and/or RPC performance optimization.
Experience with Linux PCIe-related development, especially for NPU / GPU or heterogeneous compute subsystems.
Experience with NPU/GPU driver-related development, debugging, or performance tuning.

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触高通自研NPU核心软件栈，技术壁垒高，行业稀缺性强
  • 与国内外顶尖AI团队协作，拓展技术视野
  • 高通作为全球半导体巨头，平台稳定，福利完善
  • 需深入理解硬件底层，调试复杂度高，学习曲线陡峭
  • 客户问题驱动，可能面临紧急响应和高压排错
  • 要求同时掌握驱动、RPC、AI框架等多领域知识
  • 适合有底层系统开发经验、对AI硬件加速充满热情、愿意深入芯片软件栈的工程师

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 从NPU底层软件工程师成长为AI基础设施架构师，负责系统级设计
  • 可向技术专家或团队技术Lead方向发展
  • 积累AI芯片软件栈经验，未来可转向AI加速器或异构计算领域
  • 设计和开发高通平台NPU相关的新功能与客户需求，确保平台商业化交付
  • 参与NPU驱动开发与优化，提升性能、稳定性和可维护性
  • 优化NPU RPC性能和软件交互路径，减少客户集成开销
  • 扎实的C/C++编程能力，具备Linux应用和驱动开发经验
  • 熟悉嵌入式系统设计与软件开发
  • 使用AI开发工具（如Claude、Codex）提升效率

申请策略

  • 在求职信中表达对AI芯片底层技术的热情，最好提及相关开源项目或实验
  • 了解高通在AI领域的布局，如Snapdragon平台，展示对业务的理解
  • 突出Linux驱动开发或嵌入式系统项目经历，尤其是C/C++代码量
  • 强调任何AI相关优化经验（如模型部署、性能调优）
  • 如果有RPC或PCIe开发经验，务必重点展示
  • 学习高通Hexagon SDK或QNN框架的基本使用
  • 补充AI模型推理流程和算子优化知识
  • 熟悉Linux内核驱动开发调试工具（如ftrace、perf）

面试指南

  • 对于技术问题，先阐述原理，再结合项目经验具体说明
  • 对于调试问题，采用STAR法则（情景-任务-行动-结果）
  • 对于设计问题，关注权衡（性能、复杂度、可维护性）
  • 解释NPU与GPU在AI推理中的差异？
  • 描述一次你在Linux驱动开发中遇到的复杂调试经历
  • 如何优化一个RPC调用的延迟？
  • 你对PCIe DMA和地址映射的理解？
  • 如何在不修改客户代码的情况下降低集成复杂度？

职位点评

74
综合评分

高通AI基础设施工程师，前沿技术栈，薪资优厚，但WLB不明确。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。

更适合这类人
适合将技术成长视为首要驱动力，能接受适度工作强度，对AI芯片底层技术有热情的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值75

薪资福利

80较高

薪资待遇在行业中属于较高水平，且高通作为大厂提供稳定福利，但JD未明确具体薪资或年终奖细节。

薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）

成长发展

85较高

岗位涉及前沿AI底层技术，技能成长空间大，但JD未明确提及培训或晋升路径。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NPU、AI加速器、RPC、PCIe、Hexagon、QNN、SNPE
业务类型profit_center

工作生活

50较低

未提及远程或弹性工作，推测以现场办公为主，但上海地理位置可能通勤便利性一般。

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

75中等

AI基础设施方向属于高速增长赛道，且有较明显的产业影响力，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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