超威半导体
Manufacturing Operation Engineer (Datacenter Platform)
Manufacturing Operation Engineer (Datacenter Platform)
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
AI 估算 · 150k–250k · AI 参考估算
Taipei, Taiwan
高级经验
本科
全职员工仅现场办公硬件工程师
硬件工程师
Ecr/Eco
Gpu/Cpu
Npi
制造测试
数据分析
服务器硬件
自动化测试
良率提升
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
AMD数据中心平台核心制造岗，技术成长性极高，行业前景好，但工作强度大，需紧密协作与快速响应。
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
200K
比硬件工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
86 个在招 · 其中硬件工程师 2 个
市场机会
选择面较广
硬件工程师 · 约 290 个在招
职位详情
关于这个职位
作为AMD数据中心平台工程团队的一员，你将负责领导并推动与关键ODM/OEM合作伙伴共同打造成功的数据中心平台
你需要深度参与从早期概念验证到量产的全过程，制定制造测试策略、解决复杂的系统级问题，并确保平台的可扩展性和可靠执行
这是一个要求高度技术能力和跨团队协作的制造运营核心岗位
最低要求
计算机工程、计算机科学或电子工程或相关领域的学士或硕士学位
工作职责
与平台工程和制造运营团队合作，支持ODM/OEM/客户识别并推动端到端的制造组装和测试策略——从早期设计到大批量生产——以确保可靠、可扩展的执行
与诊断(DIAG)、硬件、工具、软件开发以及CQE/PQE团队协作，定义并执行全面的制造测试策略
为新产品和现有产品制定测试计划、覆盖评估和机械测试要求
与内部设计团队合作，为合约制造商部署制造测试平台、治具、夹具和标准作业程序(SOP)
与内部团队合作，在部署到ODM/客户之前，建立测试基础设施，包括服务器、性能监控和日志访问
通过远程调试、现场构建和良率改进计划，主导NPI启动和持续生产
分析大批量测试数据，以识别根本原因、提高良率并减少故障
监督测试变更的ECR/ECO流程、制造程序，并确保工程和制造部门之间的一致性
了解ODM/客户的模型测试产能和吞吐量，以支持生产预测和产能爬坡计划
优先资格
在复杂电子产品的制造测试工程或生产工程方面拥有丰富经验
主导过NPI（新产品导入）和持续生产，包括测试系统的设计和部署
具有CPU/GPU或类似高性能计算/网络硬件的相关背景
专精于开发测试治具、硬件和自动化工作流程
与诊断(DIAG)、硬件(HW)、工具(Tool)、软件开发以及CQE/PQE团队在测试需求和覆盖范围方面紧密协作
具备服务器热设计、机械机箱及环境应力测试（如热循环、老化测试、温度特性分析）经验
精通命令行操作，可用于日志分析、文件管理和脚本自动化
能够分析大批量良率数据，隔离故障特征，并进行软硬件诊断的关联分析
擅长编写测试计划、SOP、维护指南，并管理ECR/ECO（工程变更请求/指令）流程
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与前沿数据中心硬件的诞生全过程，技术含金量高
- 在AMD这样的行业领导者平台，能接触最顶尖的技术和生态伙伴
- 角色综合了技术深度（调试、数据分析）和广度（跨团队协作、策略制定）
- NPI和量产阶段问题多发，工作节奏快，对问题解决和响应速度要求极高
- 需要频繁进行远程或现场调试，可能涉及一定的出差或非标准工作时间
- 适合拥有扎实硬件背景、享受解决复杂系统问题、并具备出色沟通与领导力的技术专家，希望在产品落地最前线创造价值
缺点 / 挑战
- 需同时应对内部研发和外部合作伙伴的压力，沟通协调成本高
角色解读
- 技术专家路线：深耕数据中心平台制造与测试领域，成为特定平台或技术方向的首席工程师
- 技术管理路线：积累项目管理与跨团队协作经验，可向制造运营经理或平台工程经理方向发展
- 领导并制定数据中心平台（涉及GPU/CPU）从研发到量产的完整制造测试策略
- 在NPI阶段与ODM/OEM合作伙伴深度合作，负责现场构建、调试和解决复杂的系统级问题
- 分析海量测试数据，定位故障根源，驱动良率持续提升和生产流程优化
- 精通服务器或高性能计算硬件的制造、测试和NPI流程
- 具备独立设计测试平台、治具、自动化脚本及制定测试策略的能力
- 出色的跨团队（硬件、软件、诊断）沟通和项目管理能力
申请策略
- 研究AMD最新的数据中心产品（如EPYC处理器、Instinct加速卡）及其技术特点
- 在面试中准备好分享一个你主导解决的、涉及软硬件结合的复杂制造问题案例
- 突出任何与NPI、制造测试、系统调试相关的项目经验，尤其是服务器或高性能计算硬件领域
- 量化你在良率提升、测试效率优化或生产成本降低方面取得的成果
- 列举你使用的具体测试工具、自动化脚本语言（如Python）及参与的ECR/ECO流程
- 加强服务器架构、PCIe、内存等硬件协议知识，以便更好地进行系统级调试
- 熟悉主流的自动化测试框架和数据分析工具（如Python数据分析库），提升效率
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地描述过往项目，突出你的技术决策和领导作用
- 强调数据驱动的方法论，说明你如何从数据中提取关键信息并推动工程决策
- 展示你的跨职能协作思维，说明你如何平衡技术要求、进度和成本
- 请描述一个你主导过的NPI项目，从测试策略制定到量产支持，你遇到的最大挑战是什么？如何解决的？
- 在分析大批量测试数据时，你通常使用什么方法或工具来定位系统性故障的根因？
- 当内部设计团队的方案与ODM/OEM合作伙伴的制造可行性发生冲突时，你会如何协调？
- 对于一个全新的CPU/GPU平台，你会如何规划其在服务器机箱内的测试和验证流程？
- 复习服务器硬件基础知识，特别是CPU/GPU如何集成、供电、散热和通信
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
作为上市跨国企业，该职位应提供有市场竞争力的薪酬和福利体系。
薪资信号市场水准 (150K-250K/月)
福利待遇AMD benefits at a glance
成长发展
90较高
该职位涉及尖端数据中心硬件、复杂的系统调试及端到端的制造流程，技术挑战大，能积累宝贵的NPI和量产经验，成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU、CPU、Server、NPI、Yield Improvement、Automated Testing
成长机会leadership for building up、leadership skills in driving complex issues
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作模式未明确，但职位性质要求与合作伙伴及制造现场紧密协作，可能需频繁出差或应对紧急问题，对工作生活平衡构成挑战。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
85较高
参与构建驱动下一代AI和高性能计算的数据中心平台，直接助力全球算力基础设施的革新，行业前景广阔，使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号accelerate next-generation computing experiences、shape the future of AI and beyond
创新程度积极采用新技术
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