平头哥-边缘AI芯片CV验证专家/高级专家-上海

优缺点分析

角色解读

• 作为专家/高级专家，可在芯片验证领域持续深耕，向验证架构师、芯片技术专家方向发展
• 积累完整的大芯片验证与流片经验后，有机会承担更大规模项目的技术负责人角色
• 可横向拓展到芯片架构、系统设计等相邻领域，形成更全面的SoC技术视野
• 统筹边缘AI芯片的硅前（Pre-Silicon）验证整体规划，制定验证策略、流程与标准，并对GPU、CPU、高速IP等子系统制定验证计划
• 参与芯片架构方案讨论，进行可验证性分析，负责系统方案与详细设计方案的设计与分解，包括建模、成本评估与性能仿真
• 搭建模块级、系统级验证及后仿真体系框架，与设计、架构等相关团队协作，把控验证进度与质量并输出验证总结报告
• 精通UVM验证方法学，熟悉仿真、形式验证及硬件加速（EMU/FPGA，如Palladium/ZEBU/HAPS）等验证手段
• 深入理解CPU/GPU/NPU等处理器架构及其验证方法，具备多个大芯片成功流片的实战经验
• 具备较强的系统建模、性能仿真与问题分析解决能力，并对AI与机器学习算法有一定了解
• 优秀的跨部门协作与项目拉通能力，能统筹多方资源推动验证目标达成

申请策略

• 了解平头哥边缘AI芯片的产品方向与架构特点，展示对业务的理解
• 准备好验证策略与技术方案的案例，突出可验证性分析与风险把控能力
• 突出参与过的大芯片流片项目，量化流片规模、验证覆盖率和成功指标
• 详细展示UVM验证平台搭建、EMU/FPGA（Palladium/ZEBU等）使用经验与成效
• 体现CPU/GPU/NPU架构理解与验证方法，以及系统建模、性能仿真的实践案例
• 强调跨部门协作与项目拉通经历，如主导验证进度管理与质量把控
• 补充AI/机器学习算法基础，理解NPU在边缘AI场景中的计算特点与验证要点
• 强化形式验证与硬件加速验证的深度实践，形成系统级验证方法论

面试指南

• 采用STAR结构：先说明项目背景与目标，再讲你的验证策略与方法，最后量化结果（覆盖率、流片成功、效率提升）
• 技术类问题分层回答：先讲整体思路与方法论，再落到具体工具与平台（UVM、Palladium等），用实例佐证
• 协作类问题强调沟通机制与风险把控，突出你如何推动多方达成共识
• 请介绍你主导过的一次大芯片硅前验证，验证策略如何制定、如何保证覆盖率与流片成功？
• 你如何搭建模块级到系统级的验证框架？UVM平台和EMU/FPGA各自如何配合？
• 谈谈你对CPU/GPU/NPU架构验证难点的理解，以及你如何做可验证性分析？
• 当验证进度落后或与设计团队出现分歧时，你如何拉通协调并保证质量？
• 你对AI/机器学习算法在芯片验证中的应用有什么了解？