性能分析工程师

负责AI芯片（GPU/NPU/CPU）的硅后性能分析与验证工作，制定性能测试计划，执行profiling与bottleneck分析，全面评估芯片在真实负载下的性能表现。

运用performance counter等硬件性能监控单元进行微架构级别的性能数据采集与分析，定位性能瓶颈根因，输出性能分析报告。

开展DVFS相关调试与测试，验证芯片在不同电压/频率组合下的功能正确性与性能表现，优化功耗-性能平衡策略。

执行Vmin Shmoo测试与V/F曲线分析，绘制芯片工作电压-频率边界，支撑芯片分Bin策略与量产筛选方案制定。

基于Python进行性能测试数据的大规模处理与可视化分析，开发自动化数据分析流水线，提升性能分析效率。

深度参与芯片Bring-up阶段的性能摸底与调优，与架构、设计、编译器、驱动团队协同推动性能问题解决。

基于实际芯片性能数据反哺下一代架构设计，输出量化性能需求与架构优化建议。

• 硕士及以上学历，计算机、电子工程或相关专业
• 3年以上性能分析、硅后验证或相关经验（优秀者可适当放宽）

必须具备：

• 熟悉基本性能分析方法（profiling / bottleneck分析）
• 有performance counter使用或相关经验
• 了解DVFS基本原理，有相关调试或测试经验
• 熟练使用Python进行数据分析
• 良好的系统理解能力与问题分析能力

加分项：

• 有Vmin Shmoo测试或V/F曲线分析经验
• 熟悉AI芯片架构（NPU/GPU/CPU任一）
• 理解timing signoff流程或频率限制来源
• 有AI算子开发或性能优化经验
• 熟悉编译器或runtime
• 有量产经验或分bin经验
• 熟练使用Python进行数据处理与自动化
• 熟悉常规实验室仪表（示波器、万用表等）
• 良好的沟通能力与跨团队协作能力
• 具备较强的钻研能力和问题拆解能力
• 有AI芯片量产经验优先