杭州FPGA开发工程师
FPGA开发工程师是指负责设计和开发可编程逻辑器件（FPGA）的专业人员。FPGA开发工程师通常负责设计FPGA的硬件描述语言（HDL）代码，进行逻辑设计，时序分析，布线以及验证测试等工作。他们需要熟练掌握各种FPGA开发工具和流程，如Vivado、Quartus等，并具备丰富的数字电路设计经验。此外，他们需要了解各种通信协议、信号处理算法以及嵌入式系统，能够将这些知识融入到FPGA的设计中。FPGA开发工程师通常在电子、通信、航空航天等领域发挥重要作用，他们需要具备良好的逻辑思维能力和沟通能力，以解决复杂的硬件设计和工程问题。作为新一代数字电路设计工程师，FPGA开发工程师将参与高端技术的研发和实践，为各种领域的电子设备提供高性能和灵活性。
薪酬概览
平均月薪
¥20300
中位数 ¥17500 ｜ 区间 ¥15300 - ¥25400
数据来源：谈职全网17份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
58.8% 人群薪酬落在 15-30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
2
对比上月：岗位减少8
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 2 | 100% |
热招职位
1、承担SoC系统级FPGA和模块级FPGA验证环境搭建
2、搭建FPGA系统的仿真环境，完成相应的测试
3、完成ASIC到FPGA的代码转换，验证和集成工作
4、协助IP设计/CV验证，以及系统软件开发和测试
1. 负责视频处理算法开发和相关硬件的Pre/Post-silicon验证；
2. 负责计算机视觉算法性能提升；
3. 负责CV产品化和相关应用场景的对接；
1. 人工智能、计算机、电子等相关专业本科及以上学历；1 年以上大模型 Agent 研发经验，有 Agent 项目成功落地案例。
2. 熟悉 Agent 核心概念与架构，Prompt、Skill、Harness、MCP，以及 memory、reasoning、tool orchestration 等模块，具备 AI 原生系统设计能力。
3. 熟悉 RAG 全链路，有召回质量与上下文优化的实战经验；有评测意识，具备 case 分析能力，能搭建自动化评测，用数据驱动效果迭代。
4. 扎实的工程功底，熟悉 Python/Java 与高并发服务设计，掌握异步、降级、全链路 tracing 等稳定性与可观测手段。
5. 有产品热情，能快速理解业务背景、抽象业务过程，实现业务与技术的结合；较强的 ownership 与跨团队协作能力。
1. 计算机、人工智能、机器学习、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，具备 LLM/AI Agent/搜索系统等相关领域经验。
2. 熟练掌握 Python，熟悉PyTorch或TensorFlow框架，深入理解大语言模型原理，掌握SFT/RL训练范式及Prompt工程。
3. 了解LangChain、AutoGen等Agent框架，熟悉Context Engineering、RAG、Tool Use等技术者优先；
4. 有完整Agent系统搭建经验者，或者在开源社区有贡献者优先；
5. 具备良好的自驱力和协作能力，能够将 AI 技术与业务目标结合推动落地。
1、计算机或相关专业本科及以上学历，2年及以上Android应用开发经验；
2、精通Java/Kotlin语言，熟练使用协程，深入理解Android SDK、Framework原理，熟悉Jetpack+ MVVM架构下开发，掌握常见的设计模式，并能在项目中灵活应用；
3、能够实现复杂的UI布局与交互，熟悉常见数据结构，具有多线程、网络开发能力；
4、具有一定的性能优化，如内存优化，卡顿优化经验，具有一定的开源组件和框架源码阅读能力；
5、有RN、Weex或Compose Multiplatform等跨端技术能力或具备项目管理能力是加分项；
6、关注用户体验，细心、责任心强，具备良好的团队合作精神和自驱力。
业务技术-【急聘】大语言模型（LLM）算法工程师-AI软件研发方向
1. 专业背景： 计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上经验；精通Python及至少一种深度学习框架（如PyTorch）。
2. 模型经验： 具备扎实的NLP基础和LLM（如GPT/Llama）项目经验，熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术，有实际的大模型训练和优化经验。
3. 软件工程思维（重要加分项）： 理解软件研发全流程，熟悉代码分析、系统架构等；有将AI技术应用于软件工程（AI for SE）领域，或具备知识图谱、知识工程背景者优先。
4. 综合素质： 具备出色的问题拆解和解决能力，强自驱力与团队协作精神，对用AI解决复杂研发问题充满热情。
• 主导GPU服务器在Linux系统下的兼容性、压力稳定性及异常场景（宕机、GPU掉卡、PCIe/NVLink链路抖动/中断、ECC错误激增、固件升级失败等）专项测试；
• 深度参与GPU驱动、固件、CUDA生态组件的测试方案设计与自动化脚本开发（Python/C++/Shell）；
• 熟悉GPU服务器典型故障注入与诊断工具链（如：基于nvidia-smi/nvml、dcgmi、ipmitool、core dump分析、kdump/kexec等）；
• 联动硬件、驱动、固件、BMC团队，对重大系统级问题（如reboot loop、panic on GPU reset、nvlink topology mismatch）开展跨层级日志采集、时序分析与闭环验证；
• 输出高质量测试报告、故障模式库（FMEA）、调试SOP及可复用的回归用例集。
该职位聚焦企业内 AI 办公应用场景，核心目标是构建服务员工实现AI驱动办公新范式的解决方案、产品和工具，并实施落地。你将是承担连接产品技术能力与业务价值的桥梁角色，从从业务洞察、产品规划、研发协同到运营推广，全方位推进项目，实现客户需求满足和组织目标达成。期待您的加入，共同开启 AI 驱动的办公新范式！
工作内容包括但不限于
1、深入理解企业客户在智能化转型中的真实需求和痛点，从业务视角定义 AI 产品方向与路线图，建立客户需求到技术和产品实现的转化机制。理解主流 AI 模型的能力边界与适用场景，将 AI 能力与企业办公场景深度结合。
2、承接客户成功使命，负责与集团各业务部门建立深度对接机制，主动挖掘各部门AI驱动的办公需求，做出有竞争力的AI产品，以及在组织内部的规模化应用与价值落地，建立从需求承接、方案定制、产品和工具建设到效果追踪的完整闭环。设计内部推广与运营活动策略，提升产品的用户渗透率和活跃。
3、协同工程、产品、算法、运营团队，推动 AI 功能从概念验证到规模化落地，平衡技术创新与工程可行性，建立效果评估体系持续优化产品表现。
4、带领跨职能团队（产品、研发、运营），培养兼具技术视野与业务思维的复合型人才，建立团队 AI 认知框架，推动组织内部 AI 文化传播。
1. 负责大规模语言基础模型，多模态模型，文生图、视频生成模型等AI能力的工程化落地工作。
2. 支持百炼大模型平台上高代码、低代码平台核心能力的建设。
3. 主要负责百炼大模型平台应用广场、MCP广场能生态能力建设。
AI升级战略的核心架构设计者与变革推动者，肩负两大战略目标：实现研发效能的指数级（10X）跃迁，以及驱动十万级存量应用向 AI 原生架构的演进。您的工作将直接影响公司数万名开发者的工作方式和效率。
I. 核心职责领域
1. AI 解决方案架构设计与治理 (Strategic Output)
设计可复用 AI 应用架构，确保架构具备高安全性、高性能、高可观测性和良好的成本控制。
制定 AI 研发接入规范，涵盖从开发到部署的端到端标准。
输出标准化架构图、数据流图、部署模型等技术资产。
2. 研发效能 AI 化攻坚与指标驱动 (10X Efficiency Focus)
主导研发场景（前端、后端、测试）的AI提效项目落地，串联上下游流程，形成最佳实践。
优化关键体验指标：重点攻克 Prompt 工程、上下文管理、响应延迟等LLM应用的核心挑战。
构建提效评估体系，通过关键指标（如 AI ROI）验证和驱动解决方案的业务价值。
3. 规模化演进与工程化落地 (Scaling and Governance)
设计 AI 应用在过渡期和终态的协作形态，制定大规模应用向 AI 原生架构的演进策略。
将成功的 AI 模式封装为 SDK / CLI / IDE 插件等工具，降低业务团队接入门槛。
与产品生态深度合作，规模化推进集团研发过程的全面变革。
4. 技术布道与方法论输出 (Enablement and Knowledge)
编写《AI 解决方案架构指南》《典型场景白皮书》等体系化方法论。
输出实施手册、Checklist、FAQ 等可复制资产，赋能业务团队。
组织**“最佳实践分享会”**，建设 AI 最佳实践工程对接平台，支持业务团队完成架构评估与改造。
1、负责中后台 、企业管理类产品的研发技术工作
2、负责对应项目的问题排查和解决
3、总结并沉淀项目中的技术方案和相关经验 ，能赋能到团队 ， 提升研发效率
4、打造团队通用的基础组件&设施
我们正在寻找一位经验丰富的模块测试工程师，专注于服务器核心模块与子系统的深度测试与验证。您将负责从单元到系统级的测试策略设计、自动化实现与问题定位，确保服务器各关键模块（如内核/虚拟化、高速总线、编解码等）的功能、性能、可靠性及兼容性满足严苛的行业标准。您需要对服务器硬件架构与软件栈有深入理解，并能通过创新的测试方法发现潜在缺陷，为产品的高质量交付提供坚实保障。
岗位职责：
1. 服务器核心模块测试策略与执行：负责制定和执行服务器关键模块的测试计划，特别是在如下某一个或者某几个核心模块有扎实测试专长的候选人加入：
a. 内核与虚拟化模块：测试虚拟化技术（如KVM, VMware ESXi）、容器运行时、内核关键子系统（调度、内存管理、网络栈）的功能、性能隔离与稳定性。
b. 高速互连总线模块：负责PCIe, CXL, NVLink等高速总线的功能验证、带宽/延迟性能基准测试、错误注入与容错测试。
c. 硬件加速与编解码模块：测试GPU、视频编解码器（如H.264/HEVC/AV1）、加解密引擎等硬件加速单元的功能正确性、性能提升及驱动兼容性。
d. 固件与BMC模块：参与服务器固件（BIOS/UEFI）、基板管理控制器（BMC）的接口、安全与可靠性测试。
2. 测试框架与自动化开发：针对特定模块，设计并开发高覆盖率的自动化测试套件、压力测试工具和性能基准测试框架。集成到CI/CD流水线，实现模块质量的持续监控。
3. 深度分析与问题定位：执行测试并分析结果，能深入日志、硬件寄存器、性能计数器等，对发现的缺陷进行根因分析，准确定位至硬件、固件、驱动或应用层，并与研发团队紧密协作推动问题解决。
4. 系统级集成与可靠性验证：将模块测试融入整机系统测试，验证多模块协同工作下的功能与性能，设计并执行长时压力、故障恢复、容错等可靠性测试场景。
5. 技术预研与能力建设：跟踪服务器技术演进（如新硬件架构、互联协议、虚拟化技术），预研新的测试方法、工具与标准，提升团队在特定模块领域的测试深度与效率。