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达摩院-SoC 功能建模与系统级仿真工程师-计算技术
达摩院-SoC 功能建模与系统级仿真工程师-计算技术
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公芯片设计
芯片设计
Dsp
Npu
Rtl验证
Systemc
性能优化
虚拟平台
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿芯片建模岗，技术挑战大、成长性强，薪资有竞争力但WLB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
3.8万
比芯片设计中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2810 个在招 · 其中芯片设计 约 110 个
市场机会
选择适中
杭州 · 芯片设计 · 49 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责新型异构并行计算架构的SoC系统级功能建模与虚拟平台构建，用于固件、驱动及应用软件的早期开发与验证
同时，对关键计算IP（如NPU/DSP）进行精确建模，并研究先进仿真技术以优化平台性能，支撑大规模软件回归测试与快速迭代
最低要求
精通C/C++ 编程，熟悉面向对象设计原则
具备使用 SystemC 或其他虚拟平台构建工具（如Synopsys Platform Architect/Cadence Virtual System Platform等）进行SoC功能建模的实践经验
工作职责
复杂系统级建模与集成: 主导新型异构并行计算架构的系统级功能模型设计与实现
负责集成各个IP模块的功能行为模型，构建完整的片上系统虚拟平台，并确保模型在功能上的高保真度
该模型将作为固件、驱动程序以及上层应用软件开发、预集成和早期验证的基础平台
关键IP的精确级建模: 对自研或定制的关键计算IP（如NPU/DSP/专用加速器等）执行事务级的比特精确功能建模
确保模型和设计Spec的准确性， IP级模型将作为Golden Model用于RTL功能验证，支持算法验证和早期性能瓶颈分析
建模方法学研究与性能优化: 研究并引入先进的功能建模方法学和仿真技术（如TLM 2.0/SystemC/C++等）
专注于提升模型仿真速度和吞吐量，以满足大规模软件回归测试和快速迭代的需求
持续优化虚拟平台的效率和可扩展性
优先资格
熟悉计算机体系结构和并行计算原理，对AI/ML加速器的结构有深入理解者优先
具备固件/驱动或RTL设计/验证经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强，直接参与异构计算和AI加速器等新兴领域的核心建模工作，技术积累价值高
- SoC建模是芯片开发的关键环节，技能稀缺，市场需求稳定，职业前景广阔
- 技术复杂度高，需要同时具备软件工程和硬件体系结构知识，学习曲线陡峭
- 作为研发环节，其成果价值可能依赖后续开发与验证，在跨团队协作中需保持沟通
缺点 / 挑战
- 作为大型科技公司的研发岗位，能接触到顶尖的技术挑战和资源，有利于技能快速提升
- 模型需保持高保真度并支持快速迭代，对工作精度和性能优化能力要求极高，压力较大
- 适合对芯片设计和系统建模有浓厚兴趣，具备扎实编程基础和硬件理解，喜欢解决复杂技术挑战的工程师
角色解读
- 技术专家路线：可深入体系结构设计、高级仿真方法学，成为芯片建模或系统架构领域的专家
- 横向发展路线：可扩展至芯片前端设计、RTL验证、固件开发或AI算法实现等相关领域
- 技术管理路线：积累项目经验后，可带领建模或仿真团队，承担更复杂的系统级项目
- 设计与实现面向异构并行计算架构的SoC系统级功能模型，构建虚拟平台作为软件开发与验证的基础
- 对NPU/DSP等关键计算IP进行比特精确的事务级建模，确保模型准确性以支持RTL验证和性能分析
- 研究并引入SystemC/TLM 2.0等先进仿真技术，持续优化虚拟平台的仿真速度、效率和可扩展性
- 精通C/C++编程语言，并熟练运用面向对象设计原则进行复杂系统开发
- 具备使用SystemC或商业虚拟平台工具（如Platform Architect）进行SoC建模的实践经验
- 深入理解计算机体系结构与并行计算原理，对AI/ML加速器架构有良好认知
- （优先）拥有固件/驱动开发或RTL设计/验证经验，能与软硬件团队协同工作
申请策略
- 面试前，主动查阅阿里巴巴达摩院在计算技术、芯片架构方面的公开论文或技术博客，了解团队研究方向
- 准备一个具体的建模项目案例，清晰阐述从需求分析、模型实现到优化验证的全流程
- 重点突出C/C++项目经验，特别是与SystemC、虚拟平台或事务级建模相关的成果
- 详细描述计算机体系结构知识，如有AI/ML加速器建模或RTL验证经验务必强调
- 列举性能优化案例，如提升仿真速度、处理大规模回归测试等，以证明解决实际问题的能力
- 系统学习SystemC/TLM 2.0标准，并通过实践项目加深对虚拟平台构建的理解
- 深入研究异构并行计算架构，特别是AI加速器的工作原理，以增强领域知识
- 如有余力，可补充固件/驱动开发或RTL基础，提升跨职能协作的潜力
面试指南
- 采用STAR（情境-任务-行动-结果）框架描述项目经验，突出个人贡献和技术深度
- 回答技术问题时，先阐述基本原理，再结合具体工具或实践案例说明，展示理论与实践结合能力
- 对于优化类问题，从模型结构、算法选择、并行化、工具特性等多个维度展开，体现系统性思维
- 请描述一个你使用SystemC或其他工具进行SoC功能建模的完整项目经历，遇到的主要挑战和解决方案是什么？
- 在构建虚拟平台时，如何平衡模型的仿真速度与功能精确度？你有哪些优化技巧？
- 事务级建模（TLM）与比特精确建模的主要区别是什么？在什么场景下会使用比特精确模型？
- 你对异构并行计算架构（如CPU+GPU+NPU）的系统级验证流程有何理解？
- 如果遇到仿真性能瓶颈（如运行速度慢、内存占用高），你会如何分析和优化？
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
JD未提供薪资与福利具体信息，无法直接评估；但作为大型科技公司核心技术岗，通常具有市场竞争力的薪酬体系。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及异构计算、AI加速器等前沿技术建模，能深入参与芯片架构的早期验证，技能成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SystemC、C++、SoC、Virtual Platform、TLM 2.0、RTL、NPU、DSP
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确办公模式与工作强度，无法判断WLB；但技术研发岗常面临项目截止压力，具体需在面试时确认。
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
从事计算技术底层建模，支持高性能AI应用开发，具有技术创新意义，但社会直接影响偏间接。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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