阿里巴巴达摩院-存储系统验证工程师-计算技术
任职要求
1. 有数据通路RAS模块，冗余修复模块验证经验，了解parity/ECC等数据通路RAS算法
2. 有memory controller相关验证经验
3. 有协议转换相关验证经验，精通AXI/frame/fl…工作职责
1. 搭建模块级验证环境，制定数据通路和算法功能验证策略 2. 执行形式验证/动态仿真等有效验证方法来确保设计满足规格要求 3. 分析和解决故障与问题，确保验证进度，交付完全验证的数据和算法通路相关功能设计
- 负责芯片访存子系统的架构设计，可主导自研存储控制的架构及设计实现； - 跟踪芯片领域及新型计算领域（如机器学习）发展，设计开发低功耗的架构、芯片及硬件产品； - 参与芯片架构与微架构设计，负责开发和维护各种通用接口和模块； - 针对业务发展需求，开发相应原型系统，落地芯片产品
- 负责芯片访存子系统的架构设计，可主导自研存储控制的架构及设计实现； - 跟踪芯片领域及新型计算领域（如机器学习）发展，设计开发低功耗的架构、芯片及硬件产品； - 参与芯片架构与微架构设计，负责开发和维护各种通用接口和模块； - 针对业务发展需求，开发相应原型系统，落地芯片产品
作为芯片互联方向的产品经理，为达摩院规划与定义面向下一代AI数据中心的scale up互联芯片产品方案，与架构师，软件产品经理一起定义有技术前瞻与市场竞争力的产品 - 产品规划：跟踪 Scale-Up/Scale-Out网络架构、研究LPO/NPO/CPO、OCS（光电路交换）等新兴技术路线，制定产品技术路线图。 - 产品定义：结合AI集群Scale Up网络拓扑需求，定义交换芯片/GPU芯片互联端口速率、带宽、时延、功耗、封装形态等核心指标，输出产品MRD/PRD。 - 系统级方案设计：主导电/光互联在 Scale-Up 网络架构方案落地，评估 Pluggable/LPO/NPO/CPO、EPS/OCS等组合对系统 TCO（成本和功耗）、时延的影响，输出技术选型与成本测算报告。 - 项目推进：与架构师、软硬件团队协同，完成产品方案评审，平衡产品性能、成本、功耗与研发周期，确保产品可量产落地。 - 商业化：配合BD团队，输出产品技术白皮书与技术方案，支撑客户选型、方案适配与项目落地，跟进产品上市后市场表现与客户反馈，持续优化产品迭代策略。
1. AI技术融合与优化：将人工智能技术、大模型融入芯片业务开发测试流程，提升产品研发效率和质量。 - 自动化工具开发：开发AI辅助工具，如代码审查工具、自动测试用例生成工具、性能瓶颈分析工具等，提高研发测试的自动化程度。 - 数据处理与分析：利用大模型和AI工具处理大量研发测试数据，包括代码、测试用例、测试执行日志等，优化数据处理流程。 2. AI知识库系统构建 - 知识库设计：设计和构建高效、准确的AI知识库系统，支持业务部门的专业知识生成和服务。 - RAG系统开发：构建和优化RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，实现从知识库中快速准确地检索相关信息，并生成高质量的业务文档和回答。 3. AI辅助工具平台开发 - 工具平台设计：设计和开发AI辅助工具平台，提供统一的接口和工具集，支持多种AI应用。 - 用户支持：为业务部门提供技术支持，确保AI工具平台的稳定运行和高效使用。 4. 项目管理和团队协作 - 需求分析：与业务部门紧密合作，理解业务需求，提供技术解决方案。 - 项目管理：跟踪项目进度，确保按时交付高质量的AI系统。 - 团队协作：与团队成员协作，分享知识和经验，推动团队整体技术水平的提升。