达摩院-系统硬件专家-计算技术

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可以成为AI硬件架构、高速信号设计或电源管理等细分领域的专家
• 在项目广度上，可以主导大型AI计算平台的整体硬件架构，成为技术负责人或架构师
• 在业务发展上，随着AI基础设施的持续投入，该岗位的职业前景广阔，有机会晋升为技术管理岗位
• 负责AI服务器和AI加速卡等硬件产品的架构规划、电路设计、验证和量产导入，确保硬件方案满足性能和可靠性要求
• 根据业务需求，评估和设计新型计算与异构架构，制定硬件设计规范，并协同ODM厂商完成板卡设计
• 在芯片硅后验证方向，负责芯片Bring-up、调试和验证，与设计、软件团队协作解决芯片与系统集成问题
• 参与硬件技术预研，跟踪行业趋势，推动关键技术在产品中的应用
• 扎实的硬件设计基础，精通原理图设计、器件选型、多层PCB设计，熟练使用Cadence等EDA工具
• 深入理解高速信号设计，熟悉DDR、PCIe、SerDes等接口，掌握信号完整性和电源完整性优化方法
• 具备硬件调试能力，熟练使用示波器、逻辑分析仪等工具，并能编写Python等自动化测试脚本
• 熟悉硬件生产流程，包括SMT、可靠性测试和量产导入，有从概念到量产的全流程经验

申请策略

• 在申请时，可以针对JD中提到的四个子方向（平台架构、电源、硅后验证、通用硬件）明确自己的优势方向，并准备相关项目案例
• 了解阿里巴巴达摩院在AI基础设施领域的最新布局，在面试中能展现出对业务的理解和热情
• 突出AI加速卡、服务器或SoC硬件设计的完整项目经验，强调从架构设计到量产的流程
• 重点展示在高速信号设计（DDR/PCIe/SerDes）、电源设计或芯片验证方面的具体成果和量化指标
• 强调使用Cadence等工具的经验，以及Python等脚本开发能力，体现自动化测试和效率提升能力
• 如有ODM协同、量产导入经验，务必突出，这是岗位的重要加分项
• 系统学习AI加速卡（如GPU、NPU）的硬件架构和设计要点，了解最新的PCIe、CXL等接口技术
• 深入学习电源完整性（PI）和信号完整性（SI）的仿真与测试方法，掌握相关EDA工具

面试指南

• 回答项目经验时，可以采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出你的个人贡献、技术难点和量化成果
• 回答技术问题时，先阐述基本原理，再结合你的实际项目经验，展示你的深度理解和解决问题的能力
• 回答趋势问题时，可以结合行业动态和你的思考，展现你对技术的热情和前瞻性
• 请详细描述一个你主导的AI服务器或加速卡硬件设计项目，从架构规划到量产的完整流程
• 在高速信号设计中，你是如何保证信号完整性的？请举例说明你处理过的一个SI问题
• 谈谈你对AI加速卡电源设计的理解，如何确保高功耗下的电源稳定性和效率？
• 你如何设计一个自动化测试环境来提升芯片验证效率？请描述你的方案
• 你对AI硬件未来的技术趋势（如CXL、HBM、chiplet）有什么看法？