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AI System Architect (NPU / GPU / Interconnect)
AI System Architect (NPU / GPU / Interconnect)
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Ai Accelerator
Cxl
Gpu
Hw/Sw Co-Design
Llm
Npu
Pcie
System Interconnect
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
核心研发岗、前沿AI算力架构、技术成长空间极大，具体薪资与WLB政策需进一步确认。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
9.5万
比架构师中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 310 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 架构师 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责定义下一代AI和数据中心计算平台的系统架构，涵盖NPU、GPU及高性能互连技术
你需要与客户及内部团队合作，将AI工作负载需求转化为可扩展的系统架构，并主导跨软硬件的性能优化与架构决策
最低要求
电子工程、计算机工程、计算机科学或相关领域学士/硕士学位
年以上AI加速器、GPU、高性能计算、系统架构或相关领域经验
在以下一个或多个领域具有深厚专业知识：AI加速器/NPU架构、GPU架构/图形管道/计算架构、高性能互连与通信结构、数据中心系统架构、内存层次结构与带宽优化、AI工作负载性能分析与建模
具有扎实的软硬件协同设计背景，深入理解AI软件栈、编译器、运行时和驱动程序如何利用底层硬件资源
具备跨硬件、软件、内存和通信子系统推动架构决策的成熟能力
中英文流利，能够领导技术讨论并在全球工程团队中高效协作
最低学历与经验要求（满足其一即可）：科学、工程或相关领域学士学位及8年以上ASIC设计、验证、确认、集成或相关经验
或硕士学位及7年以上相关经验
或博士学位及6年以上相关经验
工作职责
客户与平台架构：与客户、合作伙伴及内部利益相关者合作，了解AI工作负载需求、部署场景、性能目标和系统限制
将客户和市场需求转化为可扩展的系统架构、技术路线图和平台特性
推动跨性能、功耗、成本、可扩展性和部署需求的架构权衡分析，以影响产品方向
AI/NPU架构：分析和优化AI工作负载，包括LLM、Transformer、计算机视觉、多模态AI和推荐系统
推动跨架构、编译器、运行时、驱动程序和框架层的软硬件协同设计
领导跨计算、内存和通信子系统的性能分析与优化
GPU与图形架构：分析图形、渲染、计算和AI工作负载，以优化性能、效率和可扩展性
推动GPU计算管道、图形管道、内存系统、调度和数据移动的架构设计
与图形软件、驱动程序、运行时和应用团队合作，优化工作负载执行和用户体验
系统互连与数据中心架构：构建跨计算、内存、存储和网络子系统的高性能数据移动架构
使用PCIe、CXL、Ethernet、UALink或类似通信结构定义scale-up和scale-out架构
推动缓存一致性结构、内存层次结构、Chiplet通信和分布式AI系统的架构设计
领导系统级架构决策，确保可扩展性、每瓦性能、延迟和整体系统效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI算力基础设施的最前沿，参与定义下一代NPU/GPU及数据中心互连标准（如CXL、UALink）
- 依托跨国巨头的平台资源，能接触到全球顶级的客户需求和海量AI工作负载场景
- 软硬件协同设计的深度实践，极大提升在芯片与系统级架构领域的稀缺技术壁垒
- 技术栈极深且广，需要同时兼顾硬件物理限制与软件栈（编译器/运行时）的复杂性，学习曲线陡峭
- 作为架构师需要频繁与全球跨时区团队及外部客户沟通，对精力和跨文化协作能力要求极高
- 适合在芯片架构、AI加速器或数据中心系统领域有10年以上深厚积累，且具备极强中英文沟通与跨团队推动能力的资深技术专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向首席架构师或技术研究员（Fellow）方向发展，成为芯片架构领域的顶尖技术专家
- 也可转型为技术管理岗，领导大型系统架构团队或数据中心产品线
- 定义下一代AI和数据中心计算平台的系统架构，涵盖NPU、GPU及高性能互连技术
- 与客户及内部团队合作，将AI工作负载（如LLM、多模态AI）需求转化为可扩展的系统架构与技术路线图
- 主导跨软硬件的性能优化，推动计算、内存和通信子系统的架构权衡与决策
- 深厚的AI加速器（NPU）、GPU或高性能系统互连架构专业知识
- 扎实的软硬件协同设计背景，理解AI软件栈、编译器及底层硬件资源的交互
- 出色的中英文双语沟通能力，能领导全球工程团队的技术讨论与协作
申请策略
- 高通非常看重候选人的实际架构权衡（Trade-off）能力，面试中应多准备关于性能、功耗、成本之间取舍的真实案例
- 突出在NPU/GPU架构或高性能互连（PCIe/CXL）领域的具体项目成果，如性能提升百分比或功耗优化数据
- 强调软硬件协同设计经验，展示如何与编译器、驱动或框架团队合作解决底层硬件瓶颈
- 体现主导跨部门/跨国团队架构决策的经验，以及流利的中英文技术沟通能力
- 深入了解最新的大模型（LLM）推理优化技术及多模态AI工作负载的硬件需求
- 熟悉Chiplet架构、CXL/UALink等新兴数据中心互连标准及缓存一致性协议
面试指南
- STAR法则：针对架构设计问题，清晰阐述背景（AI负载需求）、任务（架构目标）、行动（软硬件协同/权衡分析）和结果（性能/功耗收益）
- 系统性思维：回答系统架构问题时，从计算、内存、互连三个维度拆解，展示全局视角和Trade-off能力
- 请分享一个你主导的NPU或GPU架构设计案例，你是如何平衡性能、功耗和面积的？
- 在软硬件协同设计中，你如何与编译器或驱动团队合作，解决AI工作负载在底层硬件上的瓶颈？
- 针对LLM推理场景，你认为当前数据中心系统架构（如内存墙、互连带宽）面临的最大挑战是什么？你会如何设计scale-out架构？
- 请描述一次你与全球跨文化团队或外部客户在架构方向上产生分歧，并最终推动达成共识的经历
- 复习并梳理自己过往项目中的核心架构图，准备好解释关键设计决策的底层逻辑
- 了解高通在AI PC、数据中心及汽车领域的最新芯片产品线（如Cloud AI 100, Snapdragon X Elite），思考其架构特点
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值85
薪资福利
85较高
该岗位对资深架构师的经验要求极高，对应市场薪资水平处于高位，但JD未披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：7.0千–12.0万/月）
成长发展
95较高
岗位处于AI算力与数据中心互连的最前沿，能接触到LLM、Chiplet、CXL等顶尖技术，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NPU、GPU、Interconnect、LLM、Transformer、PCIe、CXL、UALink、Chiplet、HW/SW Co-design
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与WLB政策，具体工作节奏与办公灵活性需与HR进一步确认。
工作模式未明确
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
85较高
推动下一代AI和数据中心计算平台的发展，对全球AI基础设施的演进具有显著的行业推动价值。
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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