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EE Hardware System Engineer (TW)
EE Hardware System Engineer (TW)
发布于 8 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师
硬件工程师
Ai加速器
Bom管理
数据中心
服务器架构
硬件系统设计
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI推理硬件核心岗，技术成长天花板高，薪资福利有竞争力，但工作模式要求全职现场，灵活性较低。
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
60K
比硬件工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
7 个在招
市场机会
选择适中
台北 · 硬件工程师 · 17 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一家专注于前沿AI推理芯片及系统的初创公司，正在台北寻找一名硬件系统工程师
你将负责加速器模块的原理图设计与系统开发，推动产品走向量产，并与信号完整性、PCB、机械及ODM/OEM团队紧密合作，解决从设计到制造的全链条系统问题
该职位是公司硬件架构的核心岗位，直接参与定义下一代AI计算基础设施
最低要求
年复杂服务器/交换机系统设计和开发经验
拥有100G以太网、PCIe Gen5、I2C、SPI、UART等接口的丰富经验
熟悉现代AI/数据中心系统架构
有与芯片协同设计系统的成功记录
深刻理解数据中心需求，特别是针对高功率（>10 kW）AI服务器
工作职责
主导Etched加速器系统的板卡开发
与信号完整性、PCB和机械工程团队合作，解决系统级设计问题
与ODM/OEM合作定义系统需求，包括启动和验证计划
理解数据中心客户需求，并确保我们的服务器满足这些需求
进行系统底板和子卡的启动（Bring-up）
创建和管理PCBA文档，包括物料清单（BOM）和特殊装配工艺
定义启动和制造阶段的测试计划和测试设备
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直接参与定义专注于AI推理的下一代计算基础设施，处于技术浪潮的前沿
- 核心角色：作为硬件系统工程师，在产品从设计到量产的关键环节中扮演核心角色，能获得全链条的宝贵经验
- 公司愿景清晰：产品专注于推理市场，与行业多数聚焦训练的竞争对手形成差异化，有独特的技术赛道
- 高要求岗位：需要深厚的硬件系统设计经验及对数据中心需求的深刻理解，技术门槛高
- 非常适合拥有5年以上服务器/交换机复杂系统设计经验，热衷于AI硬件底层创新，并希望在一个技术驱动、使命明确的团队中担任关键角色的资深硬件工程师
缺点 / 挑战
- 初创团队文化：公司强调完全现场办公且工程与研究无边界，要求快速学习和跨领域协作，工作节奏和压力可能较大
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI硬件系统架构，成为公司核心技术骨干，定义下一代AI计算硬件标准
- 技术管理路线：凭借丰富的系统经验和跨团队协作能力，未来可走向硬件团队负责人或技术总监岗位
- 主导AI加速服务器的主板（系统板、子卡）开发与设计，确保硬件系统满足超高算力需求
- 作为核心硬件系统工程师，负责从原理图设计、与芯片团队协同、到最终系统启动（Bring-up）和验证的全流程
- 与ODM/OEM厂商及公司内部的信号完整性、PCB、机械等团队紧密协作，解决从设计到量产的所有系统级问题
- 精通服务器或网络设备（如交换机）的复杂系统级硬件设计，具备5年以上实战经验
- 深入理解并应用高速数字接口技术，如100G以太网、PCIe Gen5、以及I2C/SPI/UART等
- 熟悉现代数据中心架构及高功耗AI服务器的设计挑战与要求
申请策略
- 在申请材料或面试中，阐述你对AI推理系统硬件挑战的理解，以及你认为公司‘专注于推理’策略的优势所在
- 准备好讨论你过去如何与跨职能团队（SI、PCB、ME）合作解决复杂系统问题的具体故事
- 突出在复杂服务器或交换机系统设计项目中的主导经验，特别是涉及高速接口（如100G Ethernet, PCIe）的部分
- 详细描述与芯片设计团队协同工作的项目经历，以及解决系统级问题的具体案例
- 列举在系统Bring-up、BOM管理、测试方案制定等方面的具体成果
- 研究并跟进最新的数据中心AI服务器架构和高功耗散热解决方案
- 深入学习与公司技术路线相关的先进接口协议和芯片协同设计方法论
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化你的项目经验回答，重点突出你的系统级思考和问题解决能力
- 在回答架构问题时，可以从性能（延迟、吞吐）、功耗、散热、可制造性（DFM）、成本等多个维度展开，并结合实际案例
- 展示你的协作能力，说明你如何在技术讨论中平衡不同团队的诉求，推动项目前进
- 请详细描述你过去设计过的最复杂的服务器/交换机系统，你在其中承担什么角色？遇到了哪些主要的系统级挑战，是如何解决的？
- 针对高功率（>10 kW）AI服务器，你认为在系统设计上主要需要考虑哪些关键因素？（如供电、散热、可靠性等）
- 你如何确保从设计到量产过程中，系统能满足数据中心客户的性能和可靠性要求？
- 请谈谈你与ODM/OEM合作的经验，你是如何定义和推动系统需求落地的？
- 你对AI推理加速系统的硬件架构有何看法？你认为相较于训练系统，推理系统在硬件设计上有哪些特殊侧重？
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活45
使命价值90
薪资福利
70中等
公司提供有竞争力的薪酬和慷慨的股权激励，福利全面。但具体数字未在JD中披露，满足程度有待实际offer确认。
薪资信号偏高 (4.5–7.5万/月)
福利待遇Competitive compensation packages、generous equity packages、Comprehensive insurance coverage
成长发展
95较高
该职位处于AI硬件的前沿领域，能接触到从芯片到系统的全栈硬件设计，技术成长性极高，且公司文化鼓励跨学科贡献，发展信号非常强烈。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI inference、100G Ethernet、PCIe Gen5、system-on-chip、datacenter architecture
业务类型profit_center
工作生活
45较低
公司明确要求完全现场办公（in-person team），位于圣何塞，但此职位在台北。JD未提及任何关于工作弹性、WLB的具体信息，生活便利性可能受限。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
90较高
公司使命是重新定义历史上增长最快的行业（AI）的基础设施层，产品专注于推理，有明确的差异化愿景和颠覆性目标，意义感很强。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号redefining the infrastructure layer for the fastest growing industry in history、first inference-focused frontier AI system
创新程度开拓性创新（行业首创）
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