大疆高级芯片验证工程师（高性能处理器）
任职要求
1. 硕士及以上学历，具有5年以上处理器(DSP/RVV/GPU/CPU）EDA验证经验，其中1年以上ISP或NPU或NOC或DDR或高性能复杂存储/计算架构验证经验;
2. 具备系统级性能建模经验, 如有竞品对标分析经验更优；…工作职责
1. 深入理解产品应用需求，参与高性能向量处理器的需求分析、规格定义及架构设计； 2. 牵头负责高性能向量处理器系统级建模，性能场景提炼分析和验证, 竞品性能对标和洞察； 3. 负责高性能向量处理器功能+性能验证策略、验证方案及验证feature list的制定； 4. 负责子系统/系统级前仿，跨IP、跨子系统功能+性能验证； 5. 与算法、软件团队进行软硬件系统级联合优化和仿真； 6. 支持Emu及回片性能澄清，硅后产品应用问题解决。
1. 负责高性能向量处理器的微架构分析，撰写设计文档； 2. 负责高性能向量处理器开发和交付，PPA优化分析； 3. 配合验证团队完成模块级和系统级仿真验证； 4. 与软件、后端团队联合优化，确保高性能向量处理器在场景中PPA竞争力； 5. 参与竞品对标分析，分析差异原因，并提出创新性解决方案。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系
关于我们： 滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来，滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮，和滴滴Fintech一起快速成长。 职位描述： 1、参与并完成风控平台基建研发，包括决策引擎、特征平台、核身、模型、名单、图数据库、监控平台、Databus等多个方向 2、建设提效工具，提升风控研发流程的效率。 3、积极跟其他团队沟通和配合，推动项目进展，讨论并提出有建设性的意见。