Job Description

【27届暑期】AI软件实习生上海实习研发 - 电子 / 半导体职位描述 1. 高性能计算核心开发：针对自研芯片架构，设计、开发并优化高性能的CUDA及DSP算子，以支撑大模型推理、实时图像处理等关键业务。
2. AI系统集成与验证：负责自研芯片上AI加速器系统的集成与验证，并搭建与完善算子自动化测试验证平台，确保代码的工程化质量与高效落地。
3. 嵌入式与算法软件交付：参与高实时性、高算力的嵌入式软件平台与通用机器人操作系统的设计与交付。
4. 前沿算法探索与实现：参与自动驾驶/机器人算法（如识别、规划、导航、多模态大模型等）的设计、交付与优化。
5. 全栈生态建设：深度参与从芯片需求到架构设计的转换，并为建设高性能计算软件栈的生态做出贡献。 职位要求 1. 重点大学硕士及以上学历，计算机、电子、软件、通信、自动化、数学等相关专业。
2. 精通 C/C++ 与 Python，熟悉Linux开发环境，掌握gprof/perf等性能剖析工具，具备扎实的数据结构与算法基础和良好的软件工程习惯。
3. 具备极强的学习能力、良好的沟通协调能力和团队合作精神。
4. 核心技术要求 (满足以下至少一项):
* 高性能计算：理解GPU架构（如SM/Tensor Core/Memory Hierarchy）及CUDA编程模型（Kernel/Thread Hierarchy/Stream），了解并行计算、缓存优化、向量化指令集（AVX/NEON）等知识。
* 深度学习工程化：熟悉深度学习模型从训练到部署的全流程，对CUDA、PyTorch/TensorFlow、ONNX Runtime以及Transformer、VLM等流行模型架构有一定了解。 * 底层系统软件：对CPU体系结构、操作系统原理、Linux驱动和应用有较深入的理解。
加分项 (有以下经验者优先):
1. 有CUDA/OpenCL/ROCm等异构计算平台的算子开发与性能优化经验（课程设计、实验室项目、相关竞赛或开源贡献。
2. 熟悉深度学习框架底层，如PyTorch CUDA Extension, TensorFlow XLA等。
3. 有嵌入式软件开发、芯片验证或机器人操作系统（ROS）相关项目经验。
4. 在RoboMaster、大学生电子设计大赛、大学生智能汽车竞赛等科创比赛中获得优异成绩者。 投递