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【地瓜机器人】SOC开发工程师-Ai flow方向
【地瓜机器人】SOC开发工程师-Ai flow方向
发布于 大约 5 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
Eda
Systemverilog
Tcl
数字电路
芯片设计自动化
Ai×Eda
Asic开发
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿AI×EDA方向，技术成长性强，薪资有竞争力，WLB信息待确认。
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
35K
与芯片设计中位数基本持平
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 380 个在招 · 其中芯片设计 17 个
市场机会
选择面较广
北京 · 芯片设计 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
作为地平线公司SOC开发工程师，您将负责ASIC设计自动化流程（Flow）平台的开发、维护与优化，搭建性能仿真平台和自动化工具链
同时，您将积极探索将AI技术融入芯片设计开发流程（AI×EDA），并参与研发知识库建设，旨在提升整个芯片研发团队的效率与质量
最低要求
计算机、微电子、集成电路、电子信息、计算机体系结构等相关专业，硕士及以上学历
具备扎实的数字电路与计算机体系结构基础知识
熟练使用 Verilog / SystemVerilog，有芯片设计或验证经验
具备脚本编写能力与经验
主动积极，学习能力和沟通能力强，具备团队协作精神
工作职责
ASIC Flow平台开发
搭建和维护Lint、综合、CDC/RDC、形式验证、功耗分析、ECO及仿真回归等自动化流程
使用Python、Shell、TCL开展流程组件、任务调度、报告解析及可视化功能开发
建设流程监控、异常识别、结果汇总和版本回归比对机制
搭建基于真实 RTL 设计快速搭 mini SoC 性能仿真平台，数据收集呈现、回归收敛
基于寄存器表格自动生成 寄存器模块 RTL、UVM 验证 RAL、寄存器文档 release 等
AI辅助开发与AI-Native探索
使用AI Coding及Agent工具辅助需求拆解、RTL与脚本开发、代码检查、测试和文档编写(梳理ASR的database，补充文档)
将AI接入CBB、Flow和Checklist开发，形成“生成—执行—检查—修改—复核”闭环
开展AI×EDA方法调研、原型验证和实际场景试点，沉淀可复用的方法与工具
Checklist及知识库建设
梳理设计评审、阶段交付、封版及Sign-off Checklist
开发自动核对工具和项目质量看板，实现状态可视化、问题可追溯
筛选整理会议、规范、评审及项目复盘内容，建设可检索、持续更新的研发知识库
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于芯片设计与AI技术的交叉前沿（AI×EDA），技术成长空间巨大，能接触行业最新动态
- 工作内容涵盖从底层工具开发到方法学创新，技术栈深且广，能系统性提升工程能力
- 参与构建提升大规模芯片研发团队效率的基础设施，工作成果影响力可见
- 需要同时掌握硬件设计知识和软件开发能力，对学习能力和知识整合能力要求高
- AI×EDA是一个新兴且快速发展的领域，需要持续跟进前沿技术并具备较强的探索和落地能力
- 工作涉及复杂的自动化流程和系统，定位和解决流程中的异常问题需要耐心和细致
- 对芯片设计流程自动化和AI辅助开发有浓厚兴趣，兼具硬件背景和软件技能，喜欢通过工具和平台解决复杂工程问题、提升团队效率的技术型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：深耕EDA工具链与芯片设计方法学，成为流程与工具领域的架构师
- AI+EDA复合路线：成为AI在芯片设计领域应用的核心专家，引领开发范式变革
- 技术管理路线：带领工具开发团队，负责芯片研发效能体系的整体规划与建设
- 负责芯片设计自动化（EDA）流程平台的开发、搭建与维护，提升研发效率
- 使用脚本语言（Python/Shell/TCL）和硬件描述语言（Verilog/SystemVerilog）进行工具开发和自动化
- 探索并将人工智能技术应用于芯片设计（AI×EDA），推动开发模式创新
- 构建和维护研发知识库与检查清单，促进团队知识沉淀与质量保障
- 扎实的数字电路与计算机体系结构理论基础
- 精通Verilog/SystemVerilog，具备芯片前端设计或验证的实际项目经验
- 熟练的脚本编程能力（Python, Shell, TCL），能进行工具开发和流程自动化
- 对AI辅助开发工具有一定了解，并有意愿深入探索AI×EDA的前沿领域
申请策略
- 仔细研究地平线在AI芯片和自动驾驶领域的业务，理解芯片设计团队在其中的支撑作用
- 在面试中展现出你对“提升研发效率”这一目标的热情，并分享你对AI如何赋能硬件开发的思考
- 突出任何与EDA流程、自动化脚本开发、芯片设计/验证相关的项目经验，详细描述使用的技术和取得的成果
- 展示使用Python/Shell/TCL进行工具开发、数据分析或流程自动化的具体案例
- 如有任何关于AI工具（如Copilot）、代码生成、自然语言处理等方面的应用或研究经历，应重点体现
- 强调在团队协作中推动流程改进、知识分享或工具建设的经历
- 深入学习一种先进的AI Coding工具（如GitHub Copilot, Cursor等），并思考其在芯片开发场景的应用
- 复习和巩固数字电路、计算机体系结构的核心概念，确保基础扎实
面试指南
- 对于工具开发问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目背景、你的具体贡献和技术方案，最后量化或说明其带来的效率提升
- 对于AI×EDA的开放性问题，从具体场景切入（如代码生成、Bug检查、文档自动化），结合现有AI工具的能力进行分析，展示你的思考深度和行业洞察
- 对于技术基础问题，确保回答准确，并尝试联系实际项目经验说明其重要性或应用场景
- 请介绍一个你开发过的、用于提升设计或验证效率的脚本或小工具，它解决了什么问题？
- 你如何理解AI×EDA？你认为AI技术可以在芯片设计流程的哪些环节发挥作用？
- 请描述你在芯片设计或验证项目中遇到的一个关于流程（Flow）的挑战，你是如何解决的？
- Verilog或SystemVerilog中，阻塞赋值和非阻塞赋值有什么区别？在什么情况下应该使用哪种？
- 你未来的职业规划是什么？是否希望深耕技术，还是走向技术管理？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位属于核心技术岗位，薪资水平具有市场竞争力，但JD未明确披露具体薪酬福利，补偿性动机的满足程度取决于最终Offer谈判。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
职位要求前沿的芯片设计与AI交叉技能，提供从工具开发到方法学创新的深度学习机会，技术成长空间广阔，发展性动机得到很好满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Verilog、SystemVerilog、Python、Shell、TCL、AI×EDA、ASIC开发、数字电路、计算机体系结构
成长机会AI辅助开发、AI-Native探索、开展方法调研、原型验证和实际场景试点、沉淀可复用的方法与工具
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及办公模式、工作时间等WLB信息，工作地点位于一线/新一线城市，生活便利性较高，但整体工作节奏和灵活性未知。
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
投身于智能驾驶芯片这一高速增长赛道，致力于通过技术创新提升芯片研发效率，具有较强的行业前景和技术使命感。
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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