超威半导体
Firmware Engineer
Firmware Engineer
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
硬件工程
C语言
固件开发
汇编语言
AI/ML算法
GPU
RTL设计
SoC设计
图形IP
AI 估算 · 35k–60k
岗位涉及GPU、AI、固件等前沿硬核技术，技术门槛高，市场人才稀缺，且位于上海，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位是AMD的固件工程师，主要负责为新一代机器智能GPU设计和开发固件及微码
你将作为技术负责人，在图形处理器IP、SOC设计、AI/ML算法与底层固件开发的交叉领域，推动新功能、新产品和性能改进的实现
这是一个需要深厚技术背景和快速学习能力的核心研发岗位
最低要求
能够评估功能需求的复杂性并领导实施项目
积极与其他团队的工程负责人和架构师互动，解决技术问题和挑战
使用汇编或C语言进行固件开发
拥有跨多个领域的系统工程专业知识，并有快速掌握新技术的记录
拥有强大的通用固件、软件和/或微码架构与设计经验，最好有与各种微控制器合作的经验
拥有图形IP/SOC经验和/或对图形命令管道的理解是一个明确的优势
拥有机器智能、机器学习、AI算法设计/开发/理解是一个明确的优势
愿意并有能力指导和带领初级团队成员完成复杂的设计和开发任务
有强烈的意愿为棘手的技术问题提供替代解决方案
有在仿真、模拟和硅片环境中对测试失败进行故障排查和调试的经验
计算机科学、计算机工程、电气工程或相关专业的学士或硕士学位（优先）
工作职责
设计、开发、调试、验证和/或验证固件、软件和/或硬件
参与日常固件开发工作
就AMD的功能和编程要求向内部和外部客户提供咨询
优先资格
精通使用汇编或C语言编写高效固件，包括使用源代码控制系统
精通使用仿真工具调试固件和RTL代码，包括能够确定测试失败的根源是固件、硬件还是测试本身
具有RTL级ASIC设计经验
具有Verilog、System Verilog经验，并能在Windows和Linux环境下工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在全球领先的半导体公司工作，接触最前沿的GPU和AI技术，项目视野和行业影响力大
- 技能含金量：工作涉及硬件、固件、AI的交叉领域，技术栈深厚且独特，能构建极强的技术壁垒
- 职业前景：AI芯片和算力需求爆发，掌握相关核心技术的工程师市场需求旺盛，长期发展前景看好
- 知识更新快：处于AI和芯片技术快速迭代的行业，需要持续学习以跟上技术发展步伐
- 适合对计算机底层硬件和软件有浓厚兴趣，具备扎实的计算机体系结构和编程基础，乐于解决复杂技术难题，并希望在AI算力核心领域深耕的技术人才
缺点 / 挑战
- 技术难度高：需要同时理解复杂的硬件架构、底层软件和AI算法，学习曲线陡峭，工作挑战大
- 工作压力：作为技术负责人推动关键产品交付，需承担项目压力，并解决跨团队的技术协调问题
角色解读
- 技术专家路径：可深耕于GPU固件、AI加速硬件等前沿领域，成为公司内部或行业内的顶尖技术专家
- 技术管理路径：凭借项目领导和技术指导经验，可向技术经理、架构师等管理或技术领导岗位发展
- 领域拓展路径：技能可横向拓展至更广泛的芯片设计、系统软件、高性能计算等领域，职业选择面广
- 作为技术负责人，主导新一代GPU固件和微码的设计与开发项目，实现新功能并优化性能
- 在图形IP、SOC硬件、AI算法与底层固件开发的交叉领域进行技术攻关，解决复杂的技术挑战
- 负责固件的全流程工作，包括设计、编码、调试、验证，并向内外部客户提供技术支持
- 精通底层编程语言，特别是C语言和汇编语言，用于高效的固件开发
- 深入理解图形处理器(GPU)架构、SOC设计原理以及RTL级硬件设计知识
- 具备AI/ML算法的基础知识，并能理解其在硬件加速层面的实现逻辑
- 拥有强大的系统级调试能力，能定位固件、硬件或测试环境中的问题根源
申请策略
- 深入了解AMD在GPU和AI计算领域的最新产品和技术方向，在面试中展现你对公司业务的熟悉度
- 准备1-2个能体现你解决复杂技术问题、快速学习新领域或进行系统级调试的详细案例
- 重点突出与固件开发、底层编程（C/汇编）相关的项目经验，详细描述技术难点和解决方案
- 展示在芯片设计、GPU架构、或RTL验证方面的经验，即使是课程项目或实习经历也应清晰说明
- 如有AI/ML相关的学习或项目经历，即使不深入，也应提及以体现对交叉领域的了解和兴趣
- 强调任何技术领导、跨团队协作或指导他人的经验，以匹配“技术负责人”和“指导初级成员”的要求
- 强化计算机体系结构知识，特别是GPU和现代处理器架构，可以学习相关公开课或阅读技术白皮书
- 深入练习C语言和汇编编程，尤其是与硬件交互、内存管理和性能优化相关的编程技巧
面试指南
- 对于技术问题，采用“背景-任务-行动-结果”(STAR)原则来组织答案，清晰阐述技术细节、个人贡献和最终成果
- 对于系统设计或调试问题，展现结构化的思维：从问题现象出发，提出假设，设计实验验证，逐步缩小范围，定位根因
- 在回答中自然地融入对硬件/软件协同设计、性能瓶颈分析、跨领域知识整合的思考，以体现系统级视野
- 请描述一个你使用C语言或汇编语言进行底层开发或性能优化的项目，遇到了什么挑战，如何解决的？
- 你对GPU的图形流水线或通用计算架构有多少了解？能否解释一下某个关键部件的工作原理？
- 如果遇到一个在仿真环境中能通过，但在硅片上失败的测试案例，你的调试思路是什么？
- 请谈谈你对AI算法（如一个经典的CNN模型）在硬件上加速的一些基本思路的理解
- 你如何评估一个新功能的技术可行性并制定开发计划？请结合过往经验说明
职位点评
Watch Jobs