字节跳动AI芯片架构实习生-芯片研发

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、负责AI芯片架构的探索与设计方案，包括计算/互联/存储等方向； 2、负责AI推理/训练系统的软硬件协同优化方案； 3、负责不同业务场景下AI模型结构和算子分析与硬件优化； 4、负责芯片架构Systemc建模。

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。 课题介绍：探索电路、SoC和算法的协同架构；负责创新电路，架构和系统设计；与硬件设计团队合作，实现高协同的架构和系统设计。 研究方向：电路设计系统、芯片设计、半导体、机器学习、深度学习、计算机架构。 一、架构建模 1、负责AI芯片架构的探索与设计方案，包括计算/互联/存储等方向； 2、负责AI推理/训练系统的软硬件协同优化方案； 3、负责不同业务场景下AI模型结构和算子分析与硬件优化。 二、IP设计 1、负责数据中心内ASIC芯片的微架构探索、调研业界AI结构并完成量化分析、AI benchmark分析细化。 三、SoC设计 1、负责团队的技术视野储备。通过文献调研、技术交流、技术分享，增加团队对多个技术领域的技术积累； 2、参与软硬件协同设计，收集分析软硬件需求。平衡中后端，封装等系统限制，完成方案和IP的选择评估，确定芯片的功能特性和性能指标。参与定位并解决芯片的功能和性能问题； 3、理解系统需求，参与完成初始化流程、Debug、性能监测、异常处理等方案的制定； 4、负责SoC或子系统的架构文档撰写，完成硬件逻辑设计和优化； 5、负责SoC或子系统的执行交付工作，包括文档、代码、质量检查和其他交付件； 6、参与芯片项目完整执行过程，协助完成芯片的交付流程； 7、与封装和板级设计合作，理解系统限制，包括信号完整性、电源完整性、散热等。

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。 课题介绍：探索电路、SoC和算法的协同架构；负责创新电路，架构和系统设计；与硬件设计团队合作，实现高协同的架构和系统设计。 研究方向：电路设计系统、芯片设计、半导体、机器学习、深度学习、计算机架构。 一、架构建模 1、负责AI芯片架构的探索与设计方案，包括计算/互联/存储等方向； 2、负责AI推理/训练系统的软硬件协同优化方案； 3、负责不同业务场景下AI模型结构和算子分析与硬件优化。 二、IP设计 1、负责数据中心内ASIC芯片的微架构探索、调研业界AI结构并完成量化分析、AI benchmark分析细化。 三、SoC设计 1、负责团队的技术视野储备。通过文献调研、技术交流、技术分享，增加团队对多个技术领域的技术积累； 2、参与软硬件协同设计，收集分析软硬件需求。平衡中后端，封装等系统限制，完成方案和IP的选择评估，确定芯片的功能特性和性能指标。参与定位并解决芯片的功能和性能问题； 3、理解系统需求，参与完成初始化流程、Debug、性能监测、异常处理等方案的制定； 4、负责SoC或子系统的架构文档撰写，完成硬件逻辑设计和优化； 5、负责SoC或子系统的执行交付工作，包括文档、代码、质量检查和其他交付件； 6、参与芯片项目完整执行过程，协助完成芯片的交付流程； 7、与封装和板级设计合作，理解系统限制，包括信号完整性、电源完整性、散热等。

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、基于FPGA等专用硬件实现数据中心内算法及任务的加速，包括而不限于：机器学习、视频编解码、数据压缩、网络协议栈等； 2、针对数据中心内的各种应用场景，进行硬件设计、优化和验证以及FPGA开发和部署，实现任务处理的高效率、高吞吐率、低延时、低功耗，同时降低数据中心的整体成本。