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阿里云智能-异构计算软硬件结合开发高级工程师-杭州/深圳
阿里云智能-异构计算软硬件结合开发高级工程师-杭州/深圳
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公硬件工程
硬件工程
Cxl
Esl
Hbm
Nvlink
Pcie
Rdma
Systemc
Codesign
Gpu/Npu体系结构
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
阿里云核心AI硬件架构岗，技术前沿且成长空间大，薪资具竞争力，但工作强度与WLB未明确。
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
4万
比硬件工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3530 个在招 · 其中硬件工程 30 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 硬件工程 · 约 270 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI硬件系统仿真与软硬件协同设计（CoDesign），构建芯片、存储、互联及服务器的参数化模型，进行设计空间分析并收敛硬件规格，支撑下一代AI硬件及服务器架构的定义与研发
最低要求
年AI芯片、GPU/NPU服务器、硬件系统仿真或体系结构研发经验，能够独立完成从负载分析、方案建模到规格收敛和结果验收的完整交付
精通C/C++和Python，熟悉SystemC、ESL、Trace驱动或解析式性能建模中的至少一种，能够构建并校准计算、存储和互联系统模型
熟悉GPU/NPU体系结构以及HBM、NoC、PCIe、CXL、NVLink/RDMA等存储和互联技术
具备软硬协同CoDesign能力，能从模型和业务SLA反推硬件需求，并通过数据说明设计取舍
能够熟练使用AI工具辅助架构探索、数据分析、方案比较和规格文档生成，具备较强的技术表达及沟通协调能力，能推动芯片、服务器、算子和推理系统团队收敛方案
有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强
工作职责
负责AI硬件系统仿真和CoDesign领域的技术规划与核心研发，制定面向异构AI服务器的仿真技术路线，主导软硬协同仿真模型和设计方法演进
构建覆盖芯片计算、KV Cache存储层次、片间互联、多卡服务器及集群拓扑的参数化模型，支撑AF分离等异构系统架构分析与设计
从模型负载和业务SLA出发开展设计空间分析，量化算力、带宽、容量、互联、卡间配比和服务器形态的关键取舍，收敛芯片、互联及服务器规格
交付硬件系统仿真工具、异构服务器方案、芯片与互联需求及服务器规格建议，支撑下一代AI硬件及服务器规格定义
优先资格
具备多Die、多卡服务器或超节点建模经验者优先
有芯片规格、服务器架构或硬件规划经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI算力基础设施核心领域，技术壁垒高，能接触到最前沿的异构计算与AI服务器架构
- 依托阿里云平台，能参与超大规模集群和下一代AI硬件的定义，行业前景广阔
- 技术栈深且广，需要同时掌握芯片底层架构、系统互联及上层业务SLA，学习曲线陡峭
- 适合具备扎实计算机体系结构基础、对AI硬件和底层系统有强烈热情，且具备较强逻辑分析与跨团队推动能力的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 跨团队（芯片、服务器、算子、推理）收敛方案对沟通协调和抗压能力要求较高
角色解读
- 可向资深硬件架构师、系统架构专家方向发展
- 或转型为AI硬件产品线技术负责人，主导下一代AI算力基础设施的架构演进
- 负责AI硬件系统仿真与软硬件协同设计，构建芯片、存储、互联等参数化模型
- 进行设计空间分析，量化算力、带宽等关键取舍，收敛硬件规格
- 交付仿真工具与服务器方案，支撑下一代AI硬件定义
- 精通C/C++和Python，熟悉SystemC/ESL等性能建模工具
- 深入理解GPU/NPU体系结构及HBM、PCIe、CXL等互联技术
- 具备从负载分析到规格收敛的完整交付能力与跨团队沟通协调能力
申请策略
- 了解阿里云在AI算力基础设施方面的最新布局，面试时结合公司业务方向阐述自己的技术理解
- 突出在AI芯片、GPU/NPU服务器或硬件系统仿真方面的项目经验
- 展示使用C/C++/Python及SystemC等工具进行性能建模和架构探索的具体成果
- 强调跨团队推动方案收敛和规格定义的成功案例
- 深入学习CXL、NVLink等新型互联技术及多Die/多卡服务器架构
- 提升使用AI工具辅助架构设计和数据分析的能力
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“业务需求/SLA -> 建模与仿真分析 -> 关键指标取舍 -> 规格收敛与交付”的完整闭环
- 在跨团队协作问题上，强调数据驱动决策和建立有效的沟通对齐机制
- 请详细描述你主导过的一个硬件系统仿真或CoDesign项目，你是如何从负载分析推导到硬件规格收敛的？
- 在构建计算、存储和互联系统模型时，你如何校准模型以保证仿真精度？
- 面对算力、带宽、容量和互联的取舍，你通常采用什么方法论来进行设计空间分析？
- 在跨团队（芯片、服务器、算子等）推动方案收敛时，遇到过什么分歧，你是如何解决的？
- 复习GPU/NPU体系结构及HBM、PCIe、CXL等底层技术细节
- 准备1-2个自己主导的从0到1的架构设计或仿真建模项目，梳理其中的技术难点和解决思路
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
85较高
核心研发岗，薪资具备市场竞争力，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
90较高
处于AI算力硬件最前沿领域，技术深度与广度兼具，能极大提升个人在异构计算架构方面的核心竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、SystemC、ESL、GPU/NPU、HBM、PCIe、CXL、NVLink、RDMA
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，硬件系统研发通常节奏较快，具体工作强度需入职后确认。
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
参与下一代AI硬件及服务器架构定义，对推动AI算力基础设施发展具有较高行业价值与使命感。
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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