地平线Linux / QNX 底层软件开发实习生（基础系统驱动方向）
任职要求
我们希望你具备｜基础能力比“经验”更重要 必需条件（我们真正看重的） 1. 扎实的 C 语言基础 - 熟悉指针、结构体、内存布局 - 能写出清晰、可维护、可调试的 C 代码 - 对“代码为什么这样写”有自己的理解 2. 良好的计算机基础 - 计算机组成原理（CPU、缓存、内存、I/O） - 操作系统基础概念（进程 / 中断 / 虚拟内存 / 同步机制/运行上下文/） - 对“程序是如何在硬件上跑起来的”有强烈兴趣 3. 对底层系统软件有经验并充满好奇心 - 对 Linux 内核 / 驱动 / Boot 流程感兴趣 - 熟悉阅读硬件手册、技术文档和源码 - 具备设备驱动/linux内核态编程的知识 5. 在以下至少一个领域有开发经验/基础知识： 1. - 存储子系统：eMMC/UFS/NVMe控制器驱动、Flash转换层 2. - 高速接口：USB 3.x/PCIe控制器驱动、协议栈集成 3. - Bootloader与安全启动：了解U-Boot与安全IP交互 4. - 复杂外设：如eth, ddr驱动基础开发 5. - 芯片安全架构：信任根、密钥管理、TEE系统、加解密算法 6. - Linux/QNX/TEE OS…
工作职责
你将做什么 作为 AI SoC 底层软件方向的实习生，你将在导师带领下参与以下工作： 1. 参与自研 ARM64 AI SoC 的底层软件开发 - Linux / QNX 驱动与系统软件开发 - 与 AI 相关的关键模块：内存、I/O、Boot、安全、性能相关基础设施 2. 为 AI 芯片提供“稳定、可控、高性能”的底层支撑 - 编写和调试底层 C 代码 - 通过寄存器配置、内核机制让硬件稳定工作 - 理解 AI 算力背后的数据通路与系统瓶颈 3. 参与芯片早期软件验证 - 在仿真模型 / FPGA 原型平台上进行驱动验证 - 学习如何在“硬件还不完善”的情况下写软件 4. 参与芯片 Bring-up 与问题定位 - 学习如何从串口日志、寄存器状态、异常信息中定位问题 - 理解真实芯片启动与运行过程中发生的一切 5. 逐步独立负责小型模块或功能点 - 从简单外设到系统级功能 - 覆盖：驱动代码、文档、调试脚本等完整链路
你将做什么 作为 AI SoC 底层软件方向的实习生，你将在导师带领下参与以下工作： 1. 参与自研 ARM64 AI SoC 的底层软件开发 - Linux / QNX 驱动与系统软件开发 - 与 AI 相关的关键模块：内存、I/O、Boot、安全、性能相关基础设施 2. 为 AI 芯片提供“稳定、可控、高性能”的底层支撑 - 编写和调试底层 C 代码 - 通过寄存器配置、内核机制让硬件稳定工作 - 理解 AI 算力背后的数据通路与系统瓶颈 3. 参与芯片早期软件验证 - 在仿真模型 / FPGA 原型平台上进行驱动验证 - 学习如何在“硬件还不完善”的情况下写软件 4. 参与芯片 Bring-up 与问题定位 - 学习如何从串口日志、寄存器状态、异常信息中定位问题 - 理解真实芯片启动与运行过程中发生的一切 5. 逐步独立负责小型模块或功能点 - 从简单外设到系统级功能 - 覆盖：驱动代码、文档、调试脚本等完整链路
你将做什么 作为 AI SoC 底层软件方向的实习生，你将在导师带领下参与以下工作： 1. 参与自研 ARM64 AI SoC 的底层软件开发 - Linux / QNX 驱动与系统软件开发 - 与 AI 相关的关键模块：内存、I/O、Boot、安全、性能相关基础设施 2. 为 AI 芯片提供“稳定、可控、高性能”的底层支撑 - 编写和调试底层 C 代码 - 通过寄存器配置、内核机制让硬件稳定工作 - 理解 AI 算力背后的数据通路与系统瓶颈 3. 参与芯片早期软件验证 - 在仿真模型 / FPGA 原型平台上进行驱动验证 - 学习如何在“硬件还不完善”的情况下写软件 4. 参与芯片 Bring-up 与问题定位 - 学习如何从串口日志、寄存器状态、异常信息中定位问题 - 理解真实芯片启动与运行过程中发生的一切 5. 逐步独立负责小型模块或功能点 - 从简单外设到系统级功能 - 覆盖：驱动代码、文档、调试脚本等完整链路
【职位描述】 1、设计和实现机器学习平台业务系统, 包括工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求； 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。
1. 负责万亿级别QPS的分布式缓存/存储集群，支撑公司所有产品线的业务需求； 2. 设计、研发高可用、高性能的缓存/存储架构和中间件，应对弹性扩缩容，秒级故障自动切换，异地多活，分布式事务等极具挑战性的工作内容和方向； 3. 优化系统性能，深入内核，提升基础服务相关资源的使用率，增加系统稳定性，保障业务运行； 4. 设计并研发自动化运维平台，提升运维质量和效率，探索运维自动化和智能化技术和方向。