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岗位职责

1、负责模块级及芯片级的逻辑综合 (Synthesis)、形式验证 (Formal Verification) 等相关工作；

2、负责低功耗设计流程中的 CPF / UPF 文件编写、检查与维护；

3、负责静态时序分析 (STA) 及综合与约束优化；

4、进行功耗分析 (Power Analysis)，支持低功耗架构及实现方案的评估与优化；

5、参与芯片中端设计流程的建设与优化，提升设计质量与交付效率；

6、与前端设计、后端实现及验证团队协作，推动问题闭环与项目按期交付。

任职要求

1、硕士及以上学历，微电子、电子工程、通信工程或相关专业；

2、熟悉 Verilog HDL，具备良好的 RTL 理解与问题定位能力；

3、熟练使用 Tcl 或 Perl 等脚本语言，具备流程自动化或效率优化经验者优先；

4、熟悉完整的数字芯片设计流程 (Design Flow)，具备主流 EDA 工具的实际使用经验；

5、熟悉 Sign-off 方法学，具备 STA / Power 等相关 EDA 工具的使用经验；

6、具备良好的分析能力与沟通能力，能够独立推进问题解决并与多团队协作。

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岗位职责

1、射频模块参数验证；

2、WIFI/BLE 的射频性能测试和优化；

3、Python 测试脚本的编写与维护；

4、PHY 驱动代码和功能 API 接口的发布与支持；

5、ATE 量产测试项目的驱动维护，协助解决量产问题和数据分析；

6、协助研发定位和解决验证问题；

7、协助解决软件测试和客户应用问题。

任职要求

1、本科及以上学历，微电子/通信/计算机/自动化相关专业；

2、具有良好的沟通和团队合作能力；

3、熟悉 C 语言和 Python 编程，有芯片自动化测试平台搭建经验为佳；

4、具有以下经验者优先录用：

（1）了解 WIFI/蓝牙/Zigbee 等无线通信协议；

（2）有数/模电路设计和芯片系统测试经验。

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岗位职责

1、参与 Bluetooth LE 软件系统的研发工作，在导师和团队的指导下，逐步参与 BLE 协议栈相关模块的设计、开发和调试，包括 Controller、Host 以及相关系统模块；

2、参与蓝牙芯片的软件 Bring-up、功能验证和问题分析，协助定位和解决系统级问题；

3、学习并理解蓝牙最新前沿技术与标准，参与新技术和新特性的工程化实现与验证，包括但不限于 Bluetooth LE 6.x、Auracast Broadcast Audio、高精度测距（Channel Sounding）、更高频段的高速数据传输能力(8 Mbps / 5–6 GHz) 等方向；

4、根据项目需求，参与相关功能模块、工具或测试代码的开发，提升系统稳定性、性能和可维护性；

5、与团队成员协作，参与代码 Review、技术讨论和问题复盘，逐步建立系统级工程思维；

6、积极探索并推动 AI 技术在研发流程中的深度应用，包括利用 AI 提升代码理解、Review、调试和测试效率，以及参与开发 AI 相关的工程工具与自动化系统。

任职要求

1、本科及以上学历，计算机、电子工程、通信、自动化、AI 等相关专业的应届毕业生；

2、具备扎实的计算机和软件工程基础，包括但不限于 C / C++ / Python 语言基础，熟悉 RTOS, 具备扎实的系统级调试能力；

3、对底层软件、系统软件或协议栈方向有浓厚兴趣，愿意长期深入钻研复杂技术问题；

4、具备良好的学习能力和自驱力，能够快速学习新技术，并在指导下将其应用到实际工程中；

5、了解或接触过 RTOS、嵌入式开发、网络协议或通信系统者优先；

6、了解 Python 或其他脚本语言，并愿意用于工具开发或自动化任务者优先；

7、对 AI 技术有浓厚兴趣，愿意将 AI 主动引入研发实践；具备 AI 工具、自动化脚本或 Agent 相关开发经验者优先；

8、对技术充满热情，具备持续深入钻研、不断挑战自我、勇于创新，并享受解决复杂工程问题的研发精神。

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岗位职责

1、开发基于 IEEE 802.15.4 标准的软件协议栈，包括：新兴的 Thread 网络层和 Matter 应用层协议，已广泛应用于智能家居行业的 Zigbee 协议栈；

2、参与 IoT 芯片设计，开发软件框架与接口，验证芯片功能（PHY/MAC 层）；

3、参与 IoT 终端产品技术方案设计，提供简单易用的 SDK。

任职要求

1、本科及以上学历，计算机/电子信息/通信工程/自动化/物联网工程等相关专业；

2、精通 C/C++ ，熟悉常用的脚本语言（Python 优先）；

3、了解计算机网络模型，具备 Thread/Zigbee 等网络协议栈开发经验者优先；

4、具备基本的嵌入式系统开发与调试方法，具备 ESP-IDF/FreeRTOS/ThreadX 等平台开发经验者优先；

5、对新技术有追求，对 IoT 行业有热情。

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岗位职责

1、设计和开发 ESP-IDF 及 IoT 应用的测试计划和方案；

2、基于内部自动化测试框架，开发测试用例和测试工具；

3、开发和优化测试框架；

4、参与需求和设计阶段的审查，提供改善建议；

5、和软件部门紧密协作，持续优化开发和测试流程，以及相关系统和自动化工具；

6、开发维护自动化工具进行测试设备运维（CI, web app 及其他运维工具）。

任职要求

1、本科及以上学历，计算机/电子信息/通信工程/自动化/物联网工程等相关专业；

2、熟练掌握 C 语言与一门脚本语言，Python 优先；
3、熟悉 Linux 系统；
4、具备良好的嵌入式实时操作系统 (RTOS) 相关知识；
5、理解计算机网络模型，了解 Wi-Fi/蓝牙/TCPIP 协议者优先；
6、对单片机与网络开发感兴趣，有物联网芯片应用开发经验者优先；
7、了解 Web Server 前端或后端设计者优先。

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The Opportunity

You will make our high-performance AI silicon accessible to the world. While the Runtime team builds the engine, you build the steering wheel. You will develop the Python SDK, integrating our C++ runtime into ecosystems like PyTorch, ONNX, or IREE. You define how data scientists interact with our chip—from "import aisoc" to running real-world LLMs and vision models end-to-end on our device.

Key Responsibilities

·Python/C++ Bridging: Build efficient bindings (using pybind11) that allow Python users to drive our low-level C++ Runtime and memory allocator with minimal overhead and zero-copy where possible.

·Model Ingestion: Build practical model import tools: weight packing/layout transforms, graph partitioning to supported ops, and integration with existing quantization/calibration workflows.

·Developer Experience (DX): Ensure that when a user makes a mistake, they get a helpful Python exception, not a silent segmentation fault.

·Golden Reference Examples: Build and maintain the "Hello World" and "Chatbot" demos that verify the entire hardware/software stack is functioning correctly.

What We Will Teach You

·The internals of modern ML frameworks (how PyTorch dispatch works, how ONNX graphs are structured).

·How to build and ship Python wheels and native extensions for our target runtime environment (Embedded Linux).

·Techniques for zero-copy memory sharing between Python (numpy) and hardware accelerators.

Must-Have Qualifications

·Strong proficiency in Python (you understand decorators, context managers, and the Global Interpreter Lock).

·Working knowledge of C++ (you can read a header file and understand what needs to be exposed to Python).

·Familiarity with ML Data Structures: You know that a "Tensor" is just a pointer to memory with shape and stride metadata.

Nice-to-Have (We Value Projects!)

·Experience with ONNX Runtime, TVM, or MLIR.

·Experience building Python wheels or C-extensions (pybind11, Cython).