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面向大模型的AI SoC芯片技术研究-阿里星
面向大模型的AI SoC芯片技术研究-阿里星
发布于 大约 10 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公芯片设计
芯片设计
Ai Soc
Hbm
Noc
先进封装
存算融合
性能建模
系统仿真
3D集成
Die-To-Die
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
阿里星AI芯片研究岗，技术前沿，薪资高，发展空间大，但工作强度可能较高。
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。
薪资怎么样
65K
比芯片设计中位数高
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 1950 个在招 · 其中芯片设计 68 个
市场机会
选择适中
杭州 · 芯片设计 · 29 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴面向大模型AI计算场景的AI SoC芯片技术研究岗位，属于阿里星项目，聚焦下一代AI SoC的先进架构与关键技术研究，包括3D集成、Chiplet、先进互联、存算融合等方向
你将参与从架构设计到工程落地的全流程，推动研究成果在真实产品芯片中规模化应用，适合对芯片体系结构有深厚研究背景的博士人才
最低要求
博士学历，集成电路、计算机体系结构、电子工程或相关专业
在体系结构、先进封装、互联架构、存储系统或相关方向具备扎实研究基础与代表性成果
具备从算法/系统到芯片实现的跨层理解能力
熟悉性能建模、系统仿真或硬件实现流程
具备较强的技术判断力与复杂问题抽象能力
有志于将先进架构研究成果转化为可规模化工程能力
工作职责
D集成与先进封装协同架构研究：围绕2.5D/3D封装、混合键合、层间互联与热约束协同设计，构建面向高带宽与高能效的多Die协同架构
芯粒（Chiplet）与异构集成架构研究：探索多芯粒互联协议、带宽扩展机制、跨Die一致性与可扩展拓扑设计，支撑大规模算力构建
先进互联与Scale-Up系统架构研究：研究片上网络（NoC）、Die-to-Die、Chip-to-Chip与机柜级互联协同机制，提升系统级带宽利用率与扩展能力
存算融合与新型内存架构研究：探索近存计算、存算融合架构、HBM协同机制及新型存储结构对AI计算性能与能效的影响
先进架构方法学与EDA协同研究：构建从系统建模、性能仿真到物理实现协同优化的跨层方法学，推动架构-实现一体化设计流程升级
高功耗与热约束下的系统协同优化研究：面向数据中心部署场景，开展功耗、热、封装与架构协同优化研究
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台资源丰富，AI芯片业务处于高速发展期，有大量实际落地场景
- 阿里星项目提供高薪资和快速晋升通道，职业发展前景好
- 接触前沿技术，如Chiplet、存算融合，技术积累价值高
- 跨团队协作机会多，能提升综合能力
- 研究难度大，需要深厚的理论功底和创新能力
- 技术领域竞争激烈，需要持续学习保持领先
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，需要适应快速迭代的研发节奏
- 适合对芯片架构有浓厚兴趣、具备博士学历和扎实研究背景，愿意挑战前沿技术并追求技术卓越的求职者
角色解读
- 成为AI芯片架构领域的专家，主导下一代芯片架构设计
- 向技术管理方向发展，带领团队进行前沿技术研究
- 在阿里巴巴内部或行业中获得广泛影响力，推动技术标准制定
- 研究AI SoC的先进架构，包括3D集成、Chiplet、NoC等关键技术，为下一代AI芯片提供架构方案
- 与算法、系统、封装、EDA等团队协同，推动架构设计从研究到产品落地
- 负责1-3年关键技术方向的规划，评估新技术对性能和能效的影响
- 参与性能建模、仿真和硬件实现流程，确保架构设计的可行性
- 扎实的计算机体系结构、集成电路设计基础，熟悉AI芯片架构
- 熟悉先进封装技术（2.5D/3D、混合键合）和Chiplet互联协议
- 掌握性能建模、系统仿真工具（如Gem5、Cacti等），具备跨层分析能力
- 具备较强的研究能力和技术判断力，能够将研究成果转化为工程能力
申请策略
- 了解阿里巴巴的AI芯片战略和业务方向，在面试中展示对公司的理解
- 准备技术演讲，展示研究深度和工程转化能力
- 突出博士期间的研究成果，尤其是与AI芯片、体系结构相关的论文或项目
- 强调在先进封装、互联架构或存储系统方面的具体经验和成果
- 展示跨层理解能力，如从算法到芯片实现的完整项目经历
- 如果有性能建模或仿真工具的使用经验，务必详细描述
- 补充学习Chiplet、3D封装等最新技术动态，了解行业趋势
- 熟悉主流AI芯片架构，如NVIDIA、Google TPU等，对比分析
面试指南
- 采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰展示你的研究过程和成果
- 结合具体案例，展示你的跨层分析能力和工程思维
- 强调你的创新点和实际应用价值，体现技术判断力
- 请介绍你的博士研究课题，以及它如何应用于AI SoC架构
- 如何设计一个面向大模型训练的高带宽、高能效的Chiplet架构？
- 在3D封装中，如何平衡热约束和性能？
- 你如何评估一种新的存算融合架构对AI性能的影响？
- 如何将研究成果转化为实际产品？请举例说明
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
该职位薪资水平高，福利完善，作为阿里星项目，薪酬具有竞争力，但具体薪资需面议。
薪资信号面议 (50K-80K/月)
成长发展
95较高
职位聚焦前沿AI芯片技术，提供顶尖技术平台和成长机会，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI SoC、Chiplet、3D集成、NoC、存算融合、HBM
成长机会阿里星
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点在北京/杭州/上海，需现场办公，未提及弹性工作，生活化满足度一般。
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
80较高
AI芯片是高速增长赛道，对推动AI技术发展有重要意义，使命感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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