超威半导体
System/Test Validation Engineer
System/Test Validation Engineer
发布于 3 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
Dfm/Dft
Ict/Fct
Npi
Pcba
产能规划
失效分析 (Fa)
数据中心硬件
良率分析
英文沟通
值不值得投
薪资怎么样
2.7万
比硬件工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
90 个在招 · 其中硬件工程师 9 个
市场机会
选择适中
新竹 · 硬件工程师 · 32 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责数据中心硬件、GPU 服务器与板级产品的全生命周期产品工程工作，从首件验证一直跟进到量产爬坡，是硬件研发团队与 ODM/代工厂之间的关键桥梁
你需要主导产品质量、良率与交付节点，推动 DFM/DFT 优化、失效分析与产能规划，支撑 AI 服务器产品的大规模稳定量产
最低要求
拥有 3 年以上服务器、GPU/AI 计算平台或数据中心硬件领域的产品工程（Product Engineering）或 NPI 经验
熟悉 PCBA 与服务器主板/系统集成的量产流程与测试策略，具备从产品层面主导质量、良率与成本的实操经验
具备 DFM/DFT 评审的实操经验，能与研发团队协作产出可落地的设计优化反馈
具备良率分析与失效分析工具和方法的实用知识（如 FA 实验室、X-ray、ICT/FCT 测试），并能将分析结果转化为可执行的产品改进
具备产能规划与设备/工装部署经验，能够支撑快速量产爬坡
具备较强的英文书面与口头沟通能力，能够撰写英文 SOP 并直接与海外团队沟通
学历要求：电气工程、电子工程、机械工程、工业工程或相关技术领域的学士学位
工作职责
驱动数据中心硬件、GPU 服务器与板级产品的 NPI 全生命周期，从首件验证到量产爬坡，对产品质量与交付时间线承担端到端责任
参与早期硬件设计评审，提供 DFM（可制造性设计）/ DFT（可测试性设计）反馈，优化生产质量与一次通过率（FPY）
与 ODM/CM 工程团队紧密协作，解决量产现场问题、提升良率、降低制造成本，作为产品侧对接人协调沟通与决策
定义硬件测试需求，分析测试失效，并通过失效分析（FA）指导工厂团队排查复杂的 PCBA 与服务器平台问题
根据产品复杂度与项目时间表，预测并规划所需的生产测试设备、工装与工厂产能
与硬件、固件、软件研发团队跨职能对接
撰写并维护可全球化使用的 SOP 与测试规范，确保从研发到量产的一致性与可追溯性
优先资格
硕士学历优先
有与 ODM/CM（代工/合约制造商）合作的经验者优先，能够独立管理跨厂区、跨团队的协作与问题升级
具备跨国项目团队、跨时区协作经验者优先
相关行业认证（如 Six Sigma、PMP）为加分项，但非必需
优秀的英文沟通能力（可直接对接海外制造伙伴）为加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处在 AI 服务器与 GPU 算力硬件的高增长赛道，岗位经验与行业红利同步积累
- 端到端负责产品生命周期，能同时锻炼硬件设计理解、制造工艺、良率分析与项目协调能力，能力面很宽
- 作为研发与代工厂之间的桥梁，可直接接触全球 ODM/CM 体系，建立稀缺的跨site协作经验
- 国际化团队环境，英文工作场景密集，有利于长期职业竞争力
- 既要懂工程细节又要平衡业务与交付优先级，对沟通与决策能力要求高
- 测试设备与产能规划涉及大量跨部门协调，推动落地往往比技术判断更难
- 适合有服务器/GPU 平台硬件背景、愿意深入产线现场、擅长跨团队推动问题闭环的工程师
- 如果你更喜欢纯研发或纯软件方向，这个岗位的制造与协调属性可能不适合
缺点 / 挑战
- 需要长期扎根产线与工厂现场，节奏快、压力大，遇到量产异常时可能要应对紧张的时间窗口与跨时区沟通
角色解读
- 沿产品工程/NPI 方向纵深发展，成为 GPU/AI 服务器平台的产品工程负责人，掌管更复杂的产品线与全球量产项目
- 也可横向转向硬件研发、质量与可靠性管理、供应链或制造运营管理岗位
- 在 AI 算力硬件高速扩张的窗口期，具备端到端量产经验的工程师在服务器品牌、ODM 与芯片公司之间流动性很强
- 负责数据中心硬件、GPU 服务器与板卡产品从首件验证到量产爬坡的全程产品工程管理，对质量、良率与交付节点负责
- 日常需要参与早期设计评审给出 DFM/DFT 意见，并在量产阶段与 ODM/代工厂一起解决现场问题、组织失效分析
- 同时要规划测试设备、工装与产能，撰写全球通用的 SOP 与测试规范
- 扎实的硬件工程基础：熟悉 PCBA 与服务器主板的制造流程、测试策略（ICT/FCT）以及失效分析手段（FA 实验室、X-ray）
- 数据驱动的良率分析与根因定位能力，能把分析结果转化为可执行的设计或工艺改进
- 跨组织协作与英文沟通能力，需要直接对接海外 ODM/CM 团队并撰写英文文档
- 较强的 owner 意识与产线现场感，能在高压节奏下做出果断决策
申请策略
- AMD 强调「闭环负责」与产线现场心态，面试与简历中多体现你如何主动跟进问题到彻底解决，而非只负责单一工站
- 提前了解 AMD 在数据中心 GPU（如 Instinct 系列）与 AI 服务器方面的产品布局，以及其与台湾 ODM/CM 生态的合作模式，会让沟通更有共同语言
- 突出参与过的 NPI 项目全流程：从首件验证、试产到量产爬坡的具体角色与成果（良率提升、FPY 改善、量产周期缩短）
- 写明与 ODM/CM 代工伙伴协作的具体案例，包括跨厂区问题协调与升级处理
- 列出使用过的失效分析与测试手段，如 FA 实验室、X-ray、ICT/FCT，并说明如何把结论转化为设计或工艺改进
- 若有英文 SOP、测试规范撰写经验或跨国团队协作经历，务必单独成条呈现
- 补齐 DFM/DFT 评审的系统方法论，能在简历或面试中讲清具体的设计优化建议案例
- 强化良率统计与数据分析能力（如使用 JMP、Minitab 做良率分布与根因分析），并熟悉服务器平台常见失效模式
面试指南
- 用 STAR 结构回答：先交代产品与量产背景（机型、规模、时间压力），再明确你个人的角色与决策点，重点讲清你做了什么分析、如何协调跨团队资源，最后用量化结果收尾（良率提升幅度、FPY、交付达成情况）
- 技术类问题按「现象—数据—假设—验证—结论—改进」的科学排查链条组织，体现数据驱动与闭环
- 冲突协调类问题按「对齐目标—拆解事实与数据—明确责任边界—设定升级机制—跟进落地」的结构作答
- 请描述一个你从首件验证跟进到量产爬坡的完整项目，你具体负责哪些环节，遇到了什么问题，最终良率/交付结果如何？
- 你在 DFM/DFT 评审中提出过哪些被研发采纳的设计优化建议？如何说服研发团队接受？
- 量产现场出现批量性失效时，你的排查流程是怎样的？如何用失效分析（FA/X-ray/ICT-FCT）快速定位根因？
- 当 ODM/代工厂与内部研发对问题责任归属有分歧时，你如何协调并推动升级解决？
- 面对一个时间被压缩的量产爬坡计划，你如何做测试设备与产能规划？
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