Key conditions
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- 上海
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- Experienced
Not disclosed: Team, Salary, Employer application deadline
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Reported open · Last observed 2026-10-18
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- Unknown
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- 无问芯穹 · Source supported · Coverage unknown
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- Unknown
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- 官方岗位页 · Source supported · Coverage unknown
- Company type
- 创业公司 · Tentative · Coverage unknown
- Hiring track
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- Remote scope
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- Role
- 开发 · Source supported
- Business / team
- Unknown
- Location
- 上海 · Source supported
- Employment
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- 直接研发/交付AI · Source supported
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- 来源显示在招 · Source supported
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Role description from source
我们正在探索如何通过 Agent Harness Engineering 构建下一代 AI Infra 推理系统。你将参与即将开源的推理引擎研发，围绕算法优化、系统优化、服务优化、框架优化、编译优化与算子优化开展全链路技术探索，打造高性能、高易用、低功耗、跨平台的推理产品。
同时，你将探索如何利用 Codex、Claude Code、OpenCode 等 Coding Agent，结合 Skills / Plugins / Hooks / MCP、知识与上下文管理、多 Agent 协作、流程与工具设计、编译及自动验证技术，构建可持续迭代的 Agent 研发系统。我们希望进一步探索 Agent / Multi-Agent 自进化，以及 Agent for Systems、Agent for Science、Agent for Robotics 等更广泛的 Agent for X 方向。
团队研发环境扁平、技术决策链路短，并提供充足的模型 Token 与 GPU 算力，支持快速实验和前沿技术探索。
职位要求
我们希望你具备：
硕士及以上学历，计算机相关专业，具备扎实的操作系统、计算机体系结构、编译原理基础；
具备 AI Infra、推理优化、编译器、GPU 系统或高性能计算相关科研或工程经验；
熟悉 C++ / Rust / Python，熟悉 CUDA，具备独立分析和解决复杂系统问题的能力；
熟练使用 Codex / Claude Code / OpenCode 等 Coding Agent，并实际使用过 Skills / Plugins / Hooks / MCP 等 Agent 工程能力；
对 Agent、Multi-Agent System 以及智能体自进化有持续实践，并形成自己的理解和判断；
有较强的自驱力、好奇心与快速学习能力。
加分项：
有推理引擎、CUDA Kernel、Compiler / Runtime、LLM Serving 或性能优化相关经验；
熟悉 Agent / Multi-Agent 理论以及经典算法，包括规划、搜索、强化学习、形式化、博弈论等方向；
有 Agent Harness、Multi-Agent Workflow、自动代码优化、自动 Kernel 生成 或 Self-improving Agent System 相关研究或工程经验。
ABOUT THE COMPANY / TEAM
无问芯穹
Startup
Agentic Infra训练推理基础设施、Agentic MaaS模型服务、智能体平台及端侧推理引擎
Company website ↗
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Reported open · Last observed 2026-10-18
1. 垂直大模型研发落地
专注芯片设计、晶圆流片全流程垂直场景，负责领域大模型、行业专属AI模型的从零训练、微调优化、迭代升级，打造适配半导体产业场景的智能化模型能力，支撑芯片研发全流程提效。
2. 领域数据治理与处理
主导芯片设计、流片场景各类数据的全生命周期处理，涵盖RTL代码、网表文件、时序报告、功耗数据、布局布线数据、晶圆测试数据、良率数据、工艺制程参数等；
完成数据清洗、脱敏、标注、结构化解析、质量校验，搭建标准化、高质量的领域数据集，支撑模型精准训练。
3. 场景化模型能力迭代
针对芯片前端设计、后端实现、仿真验证、时序收敛、功耗优化、IR/EM分析、流片制造、量产测试等细分场景，研发专属模型能力，实现代码智能生成、缺陷智能检测、问题自动定位、参数智能调优、良率预测、工艺风险预判等核心功能。
4. 模型训练与性能优化
负责大模型训练框架搭建、超参调优、分布式训练落地，针对芯片领域数据特性优化模型架构、上下文窗口、特征提取能力；
持续优化模型准确率、推理速度、泛化能力，解决领域数据稀疏、专业度高、场景壁垒强等训练难题。
职位要求
1. 硕士及以上学历，微电子、集成电路等相关专业，2年及以上大模型研发、算法训练落地经验。
2. 熟悉芯片设计/流片核心流程，了解EDA工具、芯片前后端设计、时序功耗分析、晶圆流片、量产测试等基础业务逻辑，能够精准理解领域数据特征与业务痛点。
3. 具备行业垂直数据处理、结构化解析、高质量数据集搭建经验，能够针对半导体专业数据制定专属数据治理方案。
4. 熟练掌握Python，熟悉数据挖掘、特征工程、算法优化，具备独立排查模型训练问题、优化模型效果的能力。
5. 优先加分项
有EDA智能化、芯片设计自动化、半导体行业大模型相关项目落地经验者优先；
熟悉大模型分布式训练、显存优化、推理加速，具备千亿/百亿级模型训练实战经验者优先；
发表过AI+半导体、智能EDA、行业大模型相关论文、专利者优先；
具备微电子、集成电路专业背景，同时掌握大模型算法研发能力的复合型人才优先。
Reported open · Last observed 2026-10-18
1. 跟踪模型/框架/推理引擎与云原生生态变化，将洞察到的行业趋势与用户行为迁移，转化为可落地的产品路线图与迭代节奏。
2. 围绕大模型开发、训练、推理等核心场景，定义核心产品能力与需求描述，并进行相应的设计。
3. 与研发、测试、前后场等相关部门紧密配合，协同跟进产品的设计、测试、上线、宣传及后续改进和迭代等完整生命周期内的相关环节。
4. 对平台的资源利用率、任务成功率、训练/推理性能、用户转化与留存等核心指标负责。
职位要求
1. 具有3年以上产品经理经验，云计算/AI 平台/算力平台/DevOps/MLOps 相关背景优先。
2. 硕士及以上学历，计算机背景、数理、工程相关专业优先。
3. 对大模型训练与推理链路有系统性认知，理解 IaaS/PaaS 基本原理，熟悉容器/Kubernetes、基础云资源、云管等关键概念。
4. 系统化的产品思维与逻辑能力，具备客户/用户洞察和数据化支撑、量化分析能力。
5. 善于沟通协调，学习能力强，owner意识强，对客户负责，能在动态的创业公司环境变化中持续推进产品价值实现。
6. 加分项
有头部云厂商或AI Infra平台相关经历；
熟悉市场主流分布式训练、推理引擎的原理。
Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-18
1. 负责研发团队及客户需求梳理，总结搭建产品基础体系。
2. 负责产品设计，需求分析，整体规划到实现过程、产品发布的全过程，协调资源保障项目按期高质量交付。
3. 负责产品的创新和预研，完成新产品的用户需求定义、产品功能的设计及文档撰写。
4. 与研发、测试、商务等相关部门紧密配合，协同跟进产品的设计、测试、上线、宣传及后续改进和迭代等完整生命周期内的相关环节。
5. 挖掘用户需求及市场反馈，进行用户体验的设计和优化。
6. 负责团队项目进度跟进，协调资源保障项目按期高质量交付。
职位要求
1. 全日制统招本科及以上学历，电子、计算机专业背景，985/211院校优先。
2. 具有3年以上产品经验，具有人工智能相关产品设计经验优先，有云厂商产品岗位工作经历优先。
3. 具有较强的产品及逻辑思维，熟练使用Axure、Visio、Figma等工具。
4. 逻辑性强，了解设计、研发、测试等业务全环节。
5. 熟悉并深刻理解用户的需求心理，具有较强的用户行为、数据分析和市场判断能力，思维清晰有条理。
6. 优秀的沟通协调能力、抗压能力强、强责任心和推动力，具备一定的技术开发经验。
7. 有SAAS产品计量计费、权限体系、AI开发平台、AI优化、开发者社区等一种或多种经验的优先.
Reported open · Last observed 2026-10-18
1. 负责大模型推理引擎的基础软件框架研发，构建高性能、高可靠的推理核心系统。
2. 对接上层大模型算法与部署组件，高效集成自研推理框架与异构算子库，实现端到端推理链路优化。
3. 参与设计并实现低开发门槛、用户友好的大模型中间层软件栈，提升模型部署效率与易用性。
职位要求
1. 计算机相关专业背景，基础扎实，熟练掌握 C/C++ 和 Python，具备良好的数据结构与算法能力，有系统级软件架构设计经验。
2. 熟悉大模型推理核心技术，熟悉 PagedAttention、FlashAttention、KV Cache 多级管理与跨节点传输、PD 分离 等关键机制。
3. 有 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等主流大模型推理框架的使用或开发经验。
4. 熟悉 华为昇腾（Ascend）、沐曦 等国产 AI 芯片生态，具备相关平台适配与性能优化经验者优先。
5. 熟悉 NCCL/HCCL 等通信库，掌握分布式推理中的张量/流水线并行、显存优化等技术者优先。
