字节跳动FPGA硬件研发实习生-芯片研发

阿里云持续推进AI技术深化战略布局，围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正积极招募优秀人才： 负责云计算和大数据基础技术研发，包括不限于以下方向： 1、云基础设施技术，包括研发面向百万级服务器的网络（如RDMA、可编程芯片）、服务器（如异构计算）、数据中心，以及构建超大规模的基础设施智能化运维体系（如AIOps）； 2、虚拟化技术，包括XEN、KVM等开源技术的改进，以及也包括我们自研的SDN、VPC等网络虚拟化、存储虚拟化技术，还包括Docker等轻量级的容器方案； 3、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、HBase等开源数据库内核的改进； 4、包含单集群上万个节点，多地多集群的超大规模分布式存储系统(文件系统，KVstore，BigTable等等）、分布式计算系（MapReduce，DAG，MPI并行计算、Batch、类Hive/spark的计算系统包括离线，分布式开发语言，分布式开发IDE，查询优化，流式实时计算，图计算，MPP等等）、弹性分布式资源管理和调度（海量多维度的多目标的调度系统，多个资源维度资源隔离技术等等）、机器学习平台（包括Paratemter Server，深度学习，逻辑回归等等）、异构等新型硬件上计算（包括CPU，GPU，FPGA，RDMA等等）； 5、大数据在线引擎体系的目标是集广告、搜索、推荐的投放三位于一体，在近百毫秒周期内，从服务端跨越至移动端上智能，支撑总体近TB级的模型，完成知识推理向量匹配等各种召回，以及其它深度学习的排序和预测算法，参与计算的数十亿商品保持实时更新，支持数百位算法工程师面向众多场景展开测试，在算子流图化的抽象之下，引擎内的模型和数据可随时调整布局满足迭代所需； 6、参与大规模高并发场景下的开发者工具如IDE、SDK、CLI的开发工作，toB相关认证、权限、审计平台合规等相关工具平台的研发工作。

阿里云持续推进AI技术深化战略布局，围绕AI和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正在招募软硬件结合开发工程师，致力于打造下一代智能化软硬件一体化解决方案。 作为软硬件结合开发工程师，你将参与从底层硬件设计到上层软件优化的全流程研发工作，推动AI、云计算和大数据技术在高性能计算、异构计算等领域的创新与落地。具体职责包括但不限于以下方向： 岗位职责 1. 软硬件协同优化 负责软硬件协同设计，优化计算性能、能耗效率和系统稳定性。 针对特定应用场景（如AI推理、分布式存储、实时计算等），设计并实现高效的软硬件解决方案。 2. 基于FPGA/ASIC芯片的设计与开发 参与FPGA/ASIC芯片的设计与验证，包括算法映射、硬件架构设计和性能调优。 开发硬件抽象层（HAL）和相关工具链，支持硬件加速器与上层软件的无缝集成。 参与硬件加速器及系统仿真模型的开发和调试。 3. 计算平台底层软件开发 研发基于CPU、GPU、FPGA、ASIC等硬件的计算平台，提升AI训练和推理等业务的计算性能。 基于自研芯片平台，进行驱动和固件等开发，支持深度学习框架等软件在硬件平台上高效运行。 4. 操作系统与固件开发 优化Linux内核、设备驱动和固件，提升硬件资源利用率和系统响应速度。 开发针对特定硬件的定制化操作系统模块，满足高性能计算需求。 5. 开发者工具与生态建设 开发软硬件结合的开发者工具链（如SDK、CLI、IDE插件），降低开发门槛。 构建开放的技术生态，推动软硬件一体化解决方案的广泛应用。

ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：字节芯片研发团队隶属于系统部，目前工作主要集中在芯片设计环节。该团队主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。和系统部基础设施工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 1、参与AI编译器的开发，模型量化等特性支持； 2、参与算子开发、算子编译及调优； 3、参与模型编译支持及优化； 4、参与Runtime框架研发； 5、软硬件协同优化、AI加速器评测相关工作； 6、业界前沿模型调研工作。

ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：字节芯片研发团队隶属于系统部，目前工作主要集中在芯片设计环节。该团队主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。和系统部基础设施工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 1、参与AI编译器的开发，模型量化等特性支持； 2、参与算子开发、算子编译及调优； 3、参与模型编译支持及优化； 4、参与Runtime框架研发； 5、软硬件协同优化、AI加速器评测相关工作； 6、业界前沿模型调研工作。