智能互联达摩院-软件项目管理专家-RISCV及生态

1. 负责数据中心典型应用（如Nginx、Redis、Spark/Flink、多媒体、大模型等）的性能分析与优化，结合公司CPU架构特点（如指令集、缓存、多核调度等），制定针对性的优化方案并落地实施，提升应用在公司CPU平台上的运行效率与稳定性 2. 参与行业解决方案的设计与构建，联动硬件团队、产品团队，将应用优化能力整合到解决方案中，支撑互联网、政企等关键行业客户的数字化转型需求 3. 跟踪行业前沿技术趋势（如新型应用框架、虚拟化/容器技术等），开展技术预研与验证，将先进优化方法与工具引入团队，提升团队整体技术能力 4. 撰写应用优化案例、技术白皮书、最佳实践指南等文档，配合市场与销售团队开展技术推广、客户赋能等工作

1. 制定并分解芯片测试需求，包括固件（Boot Flows、RAS、UEFI、ACPI等）、电源功耗管理、安全、AI、驱动及框架、操作系统等基础软件 2. 制定芯片所需基础软件、固件等板块的测试方案 3. 编写芯片所需基础软件、固件等板块的测试用例，实现相关自动化框架和自动化脚本 4. 制定相关测试计划并跟踪执行，软硬件结合进行测试验证，保障芯片项目高质量交付 5. 参与国际标准组织，国内标准组织，技术社区等相关测试标准和规范的制定，总结并提炼测试成果，平台化输出贡献社区，完成测试成果内外转化

一、团队管理 ● 负责芯片工具链团队的组建、管理与梯队建设，打造高效能研发团队 ● 制定团队技术路线图，规划产品迭代计划，把控项目进度与质量 ● 建立团队技术规范与研发流程，推动工程效率持续提升 二、产品规划与设计 ● 主导芯片全流程开发工具链的整体架构设计，构建端到端的AI应用开发解决方案 ● 规划并落地以下核心工具模块： ○ 算子开发工具：算子设计、工程创建、单元测试、异常检测、调试调优等全链路工具 ○ 训练开发工具：模型迁移分析、精度调试、性能调优、内存检测等训练场景工具 ○ 推理开发工具：模型量化压缩、推理精度调试、性能调优、负载均衡、Benchmark评测等推理场景工具 ○ 可视化工具：模型结构可视化、训练过程可视化、性能数据可视化分析平台 ○ 诊断分析工具：内存泄漏检测、性能瓶颈分析、精度问题定位等诊断工具 ● 跟踪业界主流AI框架发展趋势，确保工具链的兼容性与易用性 ● 攻克大模型训练与推理场景下的性能优化、精度调试等关键问题的工具设计与研发难题 三、生态建设 ● 与芯片设计、编译器、Runtime等团队紧密协作，推动软硬件协同优化 ● 建立开发者社区，输出技术文档、最佳实践与案例教程，赋能开发者生态

本职位旨在领导和管理SoC的硬件原型验证平台（如基于FPGA或Emulation系统），确保为芯片系统级验证（System Validation）和早期软件开发（Software Bring-up）提供高效、稳定且功能完备的开发基座。对原型平台的资源策略、技术实现及团队能力建设负全面责任。 一、 原型资源战略规划与环境管理 1. 资源评估与基础设施建设：负责硬件原型验证资源（包括Cadence Palladium、Synopsys Zebu、或特定FPGA原型板如HAPS等）的技术评估、容量规划与预算管理。主导**原型验证环境（Prototyping Lab）**的搭建、维护与优化，确保原型平台资源（如功耗、散热、稳定性）高效且持续地满足项目各个阶段的验证需求。 2. 跨项目协同与资源调度：建立有效的原型资源调度机制，优化不同设计与验证团队之间的资源分配，提升原型平台的利用率与周转效率。 二、 平台移植、交付与架构演进 1. 多平台移植架构设计：规划并设计多个代际/功能原型平台（通常为2-3个并行平台）的架构移植方案、功能裁减策略和资源映射。重点关注关键子系统（如PCIe接口、DDR内存控制器、AI计算核阵列）在原型环境中的准确实现和性能匹配。 2. 版本控制与质量交付： 全面负责**原型平台的周期性交付（Version Release）**管理，确保平台版本的稳定性和可追溯性。 领导团队进行复杂硬件/软件协同问题的快速定位（Debugging）和系统级故障排除，确保原型平台的交付质量。 三、 团队能力建设与流程优化 1. 流程与规范建设：制定并完善原型平台开发、集成、测试和维护的标准化操作流程（SOP）和技术规范，提升团队的协作效率和可重复性。 2. 任务管理与绩效提升：负责团队的任务优先级划分、资源分配与进度跟踪。通过定期的技术复盘（Post-Mortem Analysis）和知识分享，推动团队成员在原型技术、调试方法及系统架构理解方面的专业成长。