阿里巴巴
数据技术及产品部-RL Data工程师-Work（PCB EDA 领域）
数据技术及产品部-RL Data工程师-Work（PCB EDA 领域）
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AI药物设计
AI药物设计
Dfm
Eda Tools
Kicad
Pcb Design
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
阿里前沿AI+EDA交叉岗位，技术挑战大，发展空间广阔，适合资深硬件工程师转型AI数据工程。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
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 4240 个在招 · 其中AI药物设计 2 个
市场机会
选择不多
杭州 · AI药物设计 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责将资深PCB/硬件工程师的设计经验转化为大模型可学习的高质量训练数据，涵盖从原理图到制造输出的全链路数据标注与质检
需与算法团队协作定义Agentic PCB设计能力边界，构建数据质量体系并管理专家团队，推动AI在EDA工具链中的落地应用
最低要求
本科及以上，电子 / 通信 / 微电子 / 电路与系统等相关专业
年以上 PCB 设计、硬件开发或可制造性(DFM)一线经验(PCB layout、硬件设计、SI/PI 仿真、板级 bring-up / 打样对账其一)
熟练使用 KiCad / Altium / Cadence Allegro 等主流 EDA 工具，掌握从原理图网表到 Gerber 制造的完整流程
熟悉叠层设计、阻抗控制、差分对与高速等长约束、电源完整性
能独立判断 DRC/ERC 报告的正确性与优劣，识破常见"假通过、假干净"问题
了解嘉立创等板厂的实际工艺能力边界，能判断一块板子是否真正可制造
认同 AI 正在重塑 PCB 设计，愿意投入大模型 + EDA 的最前沿
希望把自己的工程判断力放大成模型能力，与顶尖芯片与算法团队一起合作攻克
对数据质量敏感，具备 Python / 脚本能力，能做批量工程解析(如解析 KiCad .kicadpcb / .kicaddru 文本、提取 netlist 与几何数据)、抽检与一致性分析
熟悉 kicad-cli headless DRC 或 PCB 几何/连通性自动化判分者优先
了解 rubric / reward modeling 更佳
具备跨团队协作能力与团队管理潜力，思维严谨，逻辑清晰
工作职责
负责 PCB 设计方向的 AI 训练数据标注管理与质检，把资深 PCB/硬件工程师的布局、布线、约束设置与可制造性(DFM)判断经验，转化为大模型可学习的高质量轨迹数据
面向 PCB 全链路环节：原理图到 PCB 的网表(netlist)交接与一致性核对、元件布局与布局约束、布线与差分对/等长/阻抗控制、电源完整性(PDN)与电源分割、叠层(stackup)规划、DRC/ERC 规则设置与违规归因、Gerber/钻孔/Pick&Place 制造输出、DFM 与板厂工艺对账，制定 rubric 与验收标准，对题目与轨迹质量把关
与芯片和算法团队深度协作，共同定义 agentic PCB 设计的能力边界与评测基准，推动模型在真实 PCB 工具链(KiCad / Altium / Cadence Allegro / EasyEDA / EAGLE 等)上跑通
构建本方向数据质量体系，对题目难度分层、轨迹根因归因负责
将资深工程师在信号完整性/电源完整性问题定位、设计规则违规真伪判别、跨工具转换误差甄别等方面的稀缺工程判断力，沉淀为可量化、可复用的 rubric 与团队方法论
负责 PCB 方向开源基线项目的采集、清洗与准入评估，建立可复现的评测题库
管理 PCB 领域专家团队，统筹任务与产能
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI+EDA交叉前沿领域，技术壁垒高，职业发展空间大
- 依托阿里平台，资源充足，能与顶尖算法团队合作
- 需要同时精通硬件工程和AI数据工程，知识跨度大
- 具有深厚PCB硬件背景，同时对AI技术充满热情，愿意探索新技术应用的资深工程师
缺点 / 挑战
- 从0到1构建数据体系，缺乏成熟参考，工作挑战性强
角色解读
- 可向AI数据科学专家、EDA算法工程师或垂直领域（电子设计自动化）的技术负责人方向发展
- 作为连接传统PCB硬件设计与AI大模型的桥梁，负责将资深工程师的经验转化为高质量训练数据
- 精通PCB设计全流程（Layout/SI/PI/DFM），熟练掌握主流EDA工具，具备Python数据处理能力，理解AI训练数据标注与质检标准
申请策略
- 准备具体案例说明如何将复杂的PCB设计决策转化为结构化数据，展现逻辑思维和问题解决能力
- 突出PCB设计实战经验（特别是复杂板卡、高速信号处理），展示Python自动化脚本能力，强调对数据质量和AI训练数据的理解
- 补充学习AI基础概念（如RLHF、Reward Modeling），熟悉主流EDA工具的命令行接口和自动化测试方法
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为面试题
- 技术问题侧重展示工程实践细节和对底层原理的理解
- 开放性问题展现对行业趋势的思考
- 请举例说明你如何处理PCB设计中的复杂信号完整性问题？
- 你如何评估和保证AI训练数据的质量？
- 描述一次你使用Python自动化处理EDA数据的经历
- 你认为当前PCB设计AI化的最大难点是什么？
- 复习PCB设计核心知识点（阻抗、差分、SI/PI），准备1-2个完整的PCB项目案例，了解AI数据标注的基本流程和常用工具
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
阿里大厂提供具有竞争力的薪酬福利体系，虽未明确具体数字，但基于公司规模和行业地位，补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
92较高
岗位处于AI与EDA交叉前沿，提供从0到1构建数据体系的创新机会，并与顶尖算法团队合作，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、LLM、EDA、KiCad、Altium、Cadence Allegro、Python、RL Data、Agentic Design
成长机会从 0 到 1 的事、与顶尖芯片与算法团队一起合作攻克、沉淀为可量化、可复用的 rubric 与团队方法论
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式，但阿里部分部门可能存在一定工作压力，WLB满足度中等，需结合具体团队情况判断。
工作模式未明确
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
75中等
岗位致力于通过AI技术重塑PCB设计行业，具有明显的技术创新和社会价值导向，意义感动机满足度较高。
行业发展新兴领域（暂难判断）
社会影响正向社会影响力较高
使命信号让大模型学会做 PCB 设计、AI 正在重塑 PCB 设计
创新程度开拓性创新（行业首创）
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