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辉羲智能26秋招为2027届校园招聘,岗位围绕自研NPU/RPU芯片软件栈、FPGA原型验证、SOC验证、AI推理部署与具身智能算法展开,工作地点包括北京、上海、合肥、杭州,学历要求以硕士及以上为主。
招聘批次:辉羲智能26秋招
面向届别:2027届
学历要求:多数岗位要求硕士及以上
工作地点:北京、上海、合肥、杭州
岗位方向:NPU编译器、FPGA原型验证、SOC验证、AI推理部署、具身智能算法
截止时间:2026-11-26
| 岗位名称 | 工作地点 | 学历要求 |
|---|---|---|
| 【2027】NPU编译器开发工程师 | 合肥市、上海市 | 硕士及以上 |
| 【2027】FPGA原型验证工程师 | 北京市 | 硕士及以上 |
| 【2027】SOC验证工程师 | 北京市、上海市 | 硕士及以上 |
| 【2027】AI推理部署工程师(具身智能方向) | 北京市、上海市、杭州市 | 未明确 |
| 【2027】具身智能算法工程师 | 北京市、上海市 | 硕士及以上 |
参与自研NPU/RPU编译器开发,完善前端、IR、优化Pass、代码生成、运行时对接等模块;参与面向NPU的易编程DSL设计与实现;对接Triton、PyTorch、MLIR、TVM等开源编程框架或编译生态;编写和优化RPU算子、DSL算子、Triton算子;参与算子性能分析与调优;建设编译器和算子相关测试。
要求计算机、电子、自动化、软件工程、数学等相关专业硕士及以上学历,熟悉C/C++或Python,理解基本编译原理,熟悉Linux开发环境并能使用Git、CMake、脚本工具。
参与FPGA原型平台整体方案设计与实施,包括RTL代码移植、模型开发与集成;搭建并优化FPGA原型验证平台验证环境;参与FPGA原型验证平台接口调试,完成高速接口与低速接口的bringup;协同硬件设计、软件开发、验证团队开展跨部门协作;参与平台日常维护、版本管理与流程优化。
要求硕士及以上学历,电子工程、计算机工程、微电子、通信工程等相关专业,熟悉FPGA工具链,掌握bitfile生成、时序约束收敛流程,熟练掌握Verilog/SystemVerilog,熟悉Python、C/C++、TCL、Perl等至少一种脚本语言。
负责具身智能大算力芯片全流程验证,包括系统级和模块级验证;制定验证计划和验证策略,提取验证特性并制定testplan;搭建验证环境,编写调试测试用例;进行网表级仿真验证。
要求微电子、计算机相关专业硕士及以上学历,掌握UVM验证方法学,熟悉C/C++、Verilog、SystemVerilog等验证语言,熟悉Perl、Makefile、Shell、Python等至少一种脚本语言。
负责将点云感知、视觉定位等传统算法以及Pi0/Groot等VLA模型在自研大算力芯片上进行推理部署与性能调优;参与对外发布的一键式训练-推理发版工具链建设;配合模型结构优化同学落地W8A8、W4A16、W4A8等混合精度量化方案,针对Transformer架构和CNN架构进行算子融合与内存排布优化。
要求熟练掌握C++/Python,具备良好的代码习惯和性能分析能力,熟悉ONNX、TensorRT、PyTorch部署链路,了解常见量化原理(PTQ/QAT)。加分项包括对VLA推理架构有基础认知,了解KV Cache、Beam Search等推理优化手段,以及有机器人、自动驾驶或AR/VR相关的嵌入式部署经验。
参与基于大算力芯片的VLA模型/WAM算法研究,探索大语言模型、世界模型在机器人场景中的应用;优化VLA模型/WAM模型,结合芯片特性实现模型轻量化部署与加速推理;构建仿真环境/真机环境的数据集;完成从仿真到真实机器人的算法迁移与验证。
要求硕士及以上学历在读,计算机、人工智能、自动化等相关专业,熟悉Python/C++,掌握PyTorch等深度学习框架,熟悉VIT/DIT/Flow Matching等算法原理。加分项包括开源项目贡献或顶会论文经验,以及实际机器人开发经验。
按方向匹配岗位:先确认自己更偏编译器/算子、硬件验证还是模型部署与算法,再选择对应岗位投递。
突出底层工程能力:多个岗位要求C/C++或Python、Linux开发环境、Git/CMake等工具,编译器岗还要求编译原理基础,验证岗要求Verilog/SystemVerilog与UVM。
关注城市与学历门槛:岗位分布在北京、上海、合肥、杭州,且多数要求硕士及以上学历,投递前请确认目标城市与自身学历是否符合。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
参与自研NPU/RPU编译器开发,完善前端、IR、优化Pass、代码生成、运行时对接等模块;参与面向NPU的易编程DSL设计与实现;对接Triton、PyTorch、MLIR、TVM等开源编程框架或编译生态;编写和优化RPU算子、DSL算子、Triton算子;参与算子性能分析与调优;建设编译器和算子相关测试。工作地点为合肥市、上海市。
参与FPGA原型平台整体方案设计与实施,包括RTL代码移植、模型开发与集成;搭建并优化FPGA原型验证平台验证环境;参与FPGA原型验证平台接口调试,完成高速接口与低速接口的bringup;协同硬件设计、软件开发、验证团队开展跨部门协作;参与平台日常维护、版本管理与流程优化。工作地点为北京市。
负责具身智能大算力芯片全流程验证,包括系统级和模块级验证;制定验证计划和验证策略,提取验证特性并制定testplan;搭建验证环境,编写调试测试用例;进行网表级仿真验证。工作地点为北京市、上海市。
负责将点云感知、视觉定位等传统算法以及Pi0/Groot等VLA模型在自研大算力芯片上进行推理部署与性能调优;参与对外发布的一键式训练-推理发版工具链建设;配合模型结构优化同学落地W8A8、W4A16、W4A8等混合精度量化方案,针对Transformer架构和CNN架构进行算子融合与内存排布优化。工作地点为北京市、上海市、杭州市。
参与基于大算力芯片的VLA模型/WAM算法研究,探索大语言模型、世界模型在机器人场景中的应用;优化VLA模型/WAM模型,结合芯片特性实现模型轻量化部署与加速推理;构建仿真环境/真机环境的数据集;完成从仿真到真实机器人的算法迁移与验证。工作地点为北京市、上海市。
## ✅ 投递建议
- 按方向匹配岗位:先确认自己更偏编译器/算子、硬件验证还是模型部署与算法,再选择对应岗位投递。
- 关注城市与学历门槛:岗位分布在北京、上海、合肥、杭州,且多数要求硕士及以上学历,投递前请确认目标城市与自身学历是否符合。
本批岗位分为NPU编译器、FPGA原型验证、SOC验证、AI推理部署、具身智能算法等方向,建议先确认自己更偏编译器/算子、硬件验证还是模型部署与算法,再选择对应岗位投递。
多个岗位要求C/C++或Python、Linux开发环境、Git/CMake等工具,编译器岗还要求编译原理基础,验证岗要求Verilog/SystemVerilog与UVM,建议在简历中明确写出相关项目与代码量。
岗位分布在北京、上海、合肥、杭州,且多数要求硕士及以上学历,投递前请确认目标城市与自身学历是否符合,避免因地点或学历不匹配被筛掉。
本批校招为辉羲智能26秋招,岗位名称均标注【2027】,面向2027届学生。多数岗位明确要求硕士及以上学历,例如NPU编译器开发工程师、FPGA原型验证工程师、SOC验证工程师、具身智能算法工程师均要求硕士及以上。AI推理部署工程师(具身智能方向)未在原文中写明学历要求,建议以岗位详情页为准。投递前请先确认自己的届别与学历是否符合。
本批岗位覆盖北京、上海、合肥、杭州四个城市。NPU编译器开发工程师在合肥市和上海市;FPGA原型验证工程师在北京市;SOC验证工程师在北京市和上海市;AI推理部署工程师(具身智能方向)在北京市、上海市和杭州市;具身智能算法工程师在北京市和上海市。投递时请留意目标岗位的具体城市,避免因地点不匹配影响选择。
该岗位要求计算机、电子、自动化、软件工程、数学等相关专业硕士及以上学历,熟悉C/C++或Python,理解基本编译原理,熟悉Linux开发环境并能使用Git、CMake、脚本工具。加分项包括LLVM、MLIR、Triton、TVM、XLA、Halide、IREE、CUDA、OpenCL、SIMD、DSP、NPU编程、Transformer、Attention、GEMM、卷积、归约、LayerNorm、Softmax、PyTorch自定义算子、模型部署、推理框架、端到端性能优化、计算机体系结构、缓存/片上存储、DMA、流水线、并行计算模型等。建议重点准备编译原理、C/C++工程能力和算子优化相关项目。
FPGA原型验证工程师要求熟悉FPGA工具链、掌握bitfile生成与时序约束收敛流程,熟练掌握Verilog/SystemVerilog,熟悉Python、C/C++、TCL、Perl等至少一种脚本语言,并了解ARM/RISC-V架构、AMBA总线以及PCIe、DDR、USB等接口协议。SOC验证工程师则要求掌握UVM验证方法学,熟悉C/C++、Verilog、SystemVerilog,熟悉Perl、Makefile、Shell、Python等至少一种脚本语言,并具备SOC总线验证、CPU验证或高速接口验证经验者优先。两者都要求硕士及以上学历,但前者更偏FPGA平台与接口bringup,后者更偏验证方法学与系统级验证环境搭建。
AI推理部署工程师(具身智能方向)侧重将点云感知、视觉定位等传统算法以及Pi0/Groot等VLA模型在自研大算力芯片上进行推理部署与性能调优,要求熟练掌握C++/Python,熟悉ONNX、TensorRT、PyTorch部署链路,了解PTQ/QAT量化原理,加分项包括VLA推理架构、KV Cache、Beam Search以及机器人、自动驾驶或AR/VR嵌入式部署经验。具身智能算法工程师则侧重VLA模型/WAM算法研究、模型轻量化部署与加速推理、仿真与真机数据集构建以及Sim2Real迁移,要求熟悉Python/C++、PyTorch,熟悉VIT/DIT/Flow Matching等算法原理,加分项包括开源项目贡献、顶会论文或实际机器人开发经验。前者更偏工程部署与工具链,后者更偏算法研究与模型优化。
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