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【简介】
首个国内AI初创企业,定位于人工智能训练平台。专为云端AI 训练设计和优化,在职员工90%以上来自于各大国际知名高科技公司,其中超过85%毕业于海外及国内985和211院校,超过85%拥有硕士和博士的学位。
成立于上海,在上海和北京设有研发中心。其产品是针对云端数据中心开发的深度学习高端芯片, 定位于人工智能训练平台。芯片将采用自主研发的独特创新架构,具有高算力、高能效比、可编程、低成本、 支持主流机器学习框架等特点,专为云端AI 训练设计和优化。
【中间件软件工程师】
【薪资待遇】
年薪:人民币60W(不封顶)
职位描述
该职位负责神经网络芯片驱动程序的开发和集成。具体包括以下一到多项:
1.扩展Tensorflow/Caffee/PyTorch等AI框架的后端,实现对新神经网络计算设备的支持;
2.分析和优化AI框架的性能;
3.针对神经网络计算设备,设计和调优AI框架调度算法和模块;
4.设计实现支持神经网络框架的设备模拟器;
5.测试和评估AI框架的方法、工具及benchmark;
职位基本要求
计算机或软件相关学科本科毕业;
理解AI框架及常见的神经网络模型;
熟练掌握C/C++,Python编程;
熟悉软件开发工具和脚本语言(如git, CMake, Bazel, bash等);
熟悉软件开发、发布和管理流程(如敏捷开发,缺陷管理,CI/CD概念等);
职位要求加分项
计算机科学或电气工程学硕士毕业或三年以上相关工作经验;
基于TensorFlow的神经网络应用开发和调优经验;
GPU驱动或应用(CUDA和cuDNN库)开发经验;
LLVM相关开发经验;
AI算子优化
DSP算法优化
汇编语言实现/优化
代码优化
【Power Architect】
备注:做板级的人不要的,只要做芯片的
【薪资待遇】
年薪:人民币60W(不封顶)
1.负责定义低功耗方法,并推动跨多IP/SOC团队的低功耗设计。
2.负责功率性能建模、硅前功率估算和硅后功率特性描述
3.负责确定vdroop和ir-drop优化设计方法
4.负责确定硅后功率分配策略
要求:
MSEE,5年以上或本科,10年以上低功耗设计和优化经验;
低功率技术的强大背景
在硅前ASIC设计、硅后表征和产量分析方面有丰富的工作经验
在Verilog HDL中进行实用型编程,熟练使用C/C++、Perl、Python
良好的英语口语和书面表达能力
【软件工程师】
【薪资待遇】
年薪:人民币60W(不封顶)
经验:
1.深度学习培训/推理性能调整
2.gpu compute/opencl/cuda基准性能调整
责任:
为给定的深度学习硬件平台设计软件性能模型
为绩效目标共同设计硬件架构
深度学习基准绩效调整
【简历投递】
18620818161@163.com或者请加微信18620818161
标题参照:姓名_职位
工作地点:上海、北京 均可
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