【地瓜机器人】资深NPU设计工程师

优缺点分析

角色解读

• 在NPU领域深耕成为架构专家，主导下一代AI芯片架构设计
• 向技术管理路线发展，担任技术主管或芯片设计部门经理
• 积累功能安全（FuSa）经验，成为车规芯片领域的稀缺人才
• 负责NPU芯片关键模块的RTL设计、微架构规划和文档撰写，确保模块功能与PPA达标
• 参与NPU核心IP的架构评估与优化，与验证、后端团队协作完成流片
• 统筹内外资源，督导内部成员并协调外部沟通，进行技术决策
• 精通ASIC前端设计流程，熟练掌握Verilog RTL编码、综合、时序分析和功耗优化
• 深刻理解CNN/Transformer等神经网络算法，有相关硬件加速器设计经验
• 熟练使用SpyGlass、DesignCompiler、PrimeTime、VCS等主流EDA工具
• 具备技术规划和管理能力，能带领小组或独立负责复杂模块

申请策略

• 深入了解地平线NPU架构（如BPU系列）和自动驾驶芯片产品线，面试中展现技术热情
• 准备好流片项目的完整介绍，包括遇到的挑战和解决思路
• 突出个人在NPU/GPU/CPU等处理器设计中的核心贡献，特别是流片项目经历
• 强调对神经网络算法的理解，如CNN/Transformer的硬件加速实现
• 展示RTL综合、时序收敛、功耗优化的具体案例和数据
• 若有团队管理或技术规划经验，重点描述
• 补充芯片功能安全（FuSa）相关知识，优先考虑车规经验
• 熟悉前沿神经网络架构（如ViT、LLM）的硬件设计方案

面试指南

• 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出技术细节和量化成果
• 对于PPA优化问题，从架构、微架构、电路、物理实现等层次递进回答
• 管理类问题强调协作、数据驱动和风险权衡
• 请介绍你参与过的一个完整流片项目，你负责的模块及其PPA指标
• 如何优化NPU中卷积计算的功耗和面积？
• 描述你使用PrimeTime进行时序分析的流程，如何处理setup/hold违例？
• 你对Transformer在NPU中的硬件实现有何理解？
• 当技术方案与团队成员意见不一致时，你如何决策？