Graphcore
Principal Reliability Scientist
Principal Reliability Scientist
发布于 7 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公硬件工程
硬件工程
Mtbf
Mttr
半导体
可靠性工程
实验设计
液冷
硬件
统计分析
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿AI硬件可靠性岗位，技术成长机会多，但WLB信息不足，薪资需面试确认。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
100K
比硬件工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
3 个在招
市场机会
选择面较广
新竹 · 硬件工程 · 66 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是Graphcore的首席可靠性科学家，负责领导复杂高性能系统的可靠性工作
你将与跨职能团队合作，利用实验数据和高级建模来指导设计决策、验证产品可靠性并优化服务策略，包括备件配置
最低要求
在半导体、硬件或复杂系统环境中具备可靠性工程或可靠性科学的扎实背景
具备在高性能计算、AI硬件或相关领域应用失效物理方法的经验
具备可靠性建模、实验设计和统计数据分析经验
能够处理和解释实验可靠性数据以驱动工程决策
熟悉MTBF、MTTR、RAS和故障率分析等关键可靠性指标
能够在多利益相关者的复杂跨职能环境中有效运作
具备强大的问题解决能力，能够独立领导技术挑战性调查
优秀的沟通能力，能够利用数据驱动的见解影响设计和运营团队
工作职责
定义和优化跨芯片、板卡和系统级别的可靠性要求，与研究和设计团队合作
将先进可靠性方法应用于高度创新的系统，包括液冷架构和流体动力学相关挑战
设计和执行实验以生成高质量的可靠性和性能数据，确保统计严谨性和相关性
分析实验、现场和制造数据以量化可靠性指标，如MTBF、MTTR、RAS特性和软错误率
利用数据驱动的洞察来指导产品设计权衡、可靠性目标和备件配置策略
与芯片、板卡和系统设计团队合作，基于可靠性考虑影响架构和组件选择
支持开发集成热、机械和流体行为的系统级可靠性模型
领导可靠性问题的复杂根本原因调查，推动跨团队的纠正和预防措施
为组织内可靠性工具、流程和最佳实践的演进做出贡献
向广泛的涉众清晰地传达复杂可靠性概念、风险和建议
优先资格
具备液冷系统、流体动力学或热复杂硬件环境经验
了解软错误机制和SER建模
具备可靠性策略、流程或工具改进的贡献经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿AI硬件开发，技术栈涉及液冷、可靠性建模等创新领域
- 在跨职能环境中工作，与芯片、设计和运营团队深度协作
- 公司作为AI计算领导者，提供持续学习和职业发展平台
- 需要处理复杂系统可靠性问题，技术难度高，可能涉及紧急调查
- 工作需在多个利益相关者间协调，沟通要求高
- 适合具备可靠性工程经验、喜欢解决复杂技术问题、并在跨职能团队中工作的求职者
缺点 / 挑战
- 职位位于多个地点，可能涉及出差或远程协作挑战
角色解读
- 从高级可靠性专家成长为可靠性团队负责人或技术领导
- 向制造运营或质量领导层发展，参与产品战略决策
- 在AI硬件可靠性领域建立专业声誉，可能涉及标准制定或行业研究
- 领导可靠性活动，定义系统级可靠性要求并优化产品生命周期性能
- 设计和执行实验，分析数据以量化可靠性指标如MTBF和软错误率
- 与芯片、板卡和系统设计团队合作，基于可靠性数据影响架构决策
- 调查复杂根本原因问题，推动纠正和预防措施
- 扎实的可靠性工程或可靠性科学背景，尤其在半导体或硬件环境
- 熟练掌握可靠性建模、实验设计和统计数据分析
- 具备失效物理方法和关键可靠性指标（如MTBF、MTTR）经验
- 强大的跨职能沟通和问题解决能力，能够用数据驱动见解影响团队
申请策略
- 研究Graphcore的AI硬件产品和技术方向，了解其可靠性挑战
- 准备具体案例，展示如何通过可靠性分析影响产品设计或优化
- 突出可靠性工程或相关领域的具体项目经验，如实验设计和数据分析
- 强调在半导体或硬件环境中应用失效物理方法的经历
- 展示跨团队合作和用数据驱动决策的案例
- 学习液冷系统和流体动力学相关知识，以匹配优先资质
- 熟悉软错误率（SER）建模和可靠性策略工具，增强技术深度
面试指南
- 使用STAR方法：情境、任务、行动、结果，突出技术细节和影响
- 强调数据驱动的方法，结合统计分析和工程决策
- 展示沟通能力，说明如何向不同团队解释复杂概念
- 描述你过去处理复杂系统可靠性问题的经验，如何定义可靠性要求？
- 如何设计实验来验证AI硬件的可靠性，并分析关键指标如MTBF？
- 谈谈你对液冷架构可靠性挑战的理解，以及如何应对？
- 在跨职能团队中，你如何用数据驱动的见解影响设计决策？
- 你如何领导根本原因调查并推动纠正措施？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位薪资具有市场竞争力，但未明确披露具体数字，福利待遇信息有限。
薪资信号未披露（AI估算：8–12万/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI硬件可靠性技术，提供技能成长和跨职能协作机会，但未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈reliability engineering、physics-of-failure、reliability modelling、experimental design、statistical data analysis、liquid cooling、soft error rate
成长机会continuous learning
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点为多个城市，办公模式未明确，可能需现场办公，工作强度信息不足。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
公司致力于AI技术普惠，行业处于增长赛道，但职位更侧重技术实现，社会影响力中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号enable Artificial Super Intelligence and ensure its benefits are accessible to everyone
创新程度开拓性创新（行业首创）
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