研发效能平台开发工程师（存算与AI） - 芯片研发

团队介绍：聚焦存算一体芯片设计，主要围绕AI大模型应用场景进行高能效计算技术创新，设计多款基于存算一体架构的高能效AI芯片，突破传统冯・诺依曼架构下的 "内存墙" 瓶颈，提升能效比、降低算力成本。团队具备独立流片与量产落地能力，累计申请专利近300项，核心专利覆盖“底层器件-核心架构-工程落地”全流程。同时与字节各团队算力需求整体协同，更好的发挥存算一体芯片的技术价值，共同为AI业务提供高能效算力底座。 1、负责研发效能平台及工程效率相关工具的全生命周期管理，包括需求分析、架构设计、开发实现、迭代优化及线上运维，解决团队研发过程中的效率痛点； 2、负责自动化测试工具、测试框架的开发与维护，利用AI对需求文档、技术方案进行语义分析，自动生成测试矩阵与核心用例，构建AI Test Agent，实现测试结果自动分析、测试脚本的自动维护与修复； 3、负责CI/CD（持续集成/持续交付）基础设施的设计、优化与维护，整合Jenkins、GitLab CI等工具，持续完善自动化构建、测试、部署流程，提升交付效率与稳定性； 4、推动AI在实际开发场景中的落地，包括需求理解、方案评审、代码生成、代码评审、集成测试等自动化流程。 1、本科学历及以上，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先； 2、至少2年及以上研发效能平台或DevOps相关领域开发经验； 3、具备良好的职业素养，责任心强，具备较强的问题排查能力，具备扎实的编程基础和较强的开发能力，精通Python/C++/Go中的至少一种编程语言，能独立完成复杂功能模块的开发与优化； 4、熟悉常见的开源技术栈，包括但不限于RPC框架（如Dubbo、gRPC）、缓存（如Redis）、消息队列（如Kafka、RabbitMQ），能将其应用于复杂系统的架构设计与实现； 5、深入理解DevOps全流程，熟练掌握Jenkins、GitLab CI等至少一种CI/CD工具的配置、二次开发与运维，有完整的CI/CD体系搭建或优化经验； 6、具备自动化测试相关经验，有自动化测试工具、测试框架或质量平台开发经验，熟悉接口测试、性能测试等自动化测试方案设计者优先，了解Agent Framework、Tool Calling、RAG、Prompt Engineering等技术。