地平线
芯片SE
芯片SE
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
硬件工程
Gpu
Moe
Npu
Soc
自动驾驶
Chi/Axi
AI 估算 · 40k–70k
芯片设计资深岗位，技术要求高，市场稀缺，上海/深圳薪资水平较高，地平线上市大厂，预估范围合理。
职位详情
关于这个职位
该职位是地平线架构与系统设计部的芯片系统工程师（SE），负责车载中央计算平台SoC芯片的系统架构设计，包括GPU/NPU核心架构、Chiplet、高速互联等
你将与算法、软件、工具链团队紧密协作，进行软硬件协同设计，并参与全流程芯片交付
适合有丰富SoC设计经验、熟悉自动驾驶场景的资深工程师
最低要求
· 教育背景：硕士及以上学历（部分资深岗可放宽至本科），计算机体系架构、微电子、电子、通信、车辆工程等相关专业
· 工作经验：通常要求5年以上相关经验
高级或专家岗普遍要求8年以上经验
· 核心技术要求：
· 芯片设计：有完整的SoC设计开发及成功流片经验，熟悉CHI/AXI等总线协议，掌握Lint/CDC/STA等流程
· 系统与算法：熟悉自动驾驶整体系统架构，对SoC/MCU有深入了解
具备一定编码能力（C++/Python等）
工作职责
· 架构设计与定义：负责SoC芯片的系统架构设计，定义高算力车载中央计算平台的详细规格，熟悉GPU/NPU等核心架构设计，进行设计空间探索（DSE）
规划Chiplet，高速互联等尤佳
· 软硬件协同：与算法、软件、工具链团队紧密配合，进行软硬件融合与协同设计
负责系统级性能、功耗、面积（PPA）的评估与优化
· 需求拆解与功能设计：分析Transformer、MoE等模型的计算瓶颈，指导架构设计
主导量化、剪枝等优化
· 全流程交付：深度参与芯片前端设计（RTL、NOC总线、低功耗等）、系统级验证、底层软件联调、芯片回片测试及量产导入
负责客户项目交付与关键技术攻关
优先资格
· 特定技术经验：有DDR/PCIe/USB/Ethernet等高速接口集成设计经验
Chiplet/UCIe经验
存内计算(CIM)
高性能互连（如RDMA）
大模型分布式并行策略
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 车载AI芯片是高速增长赛道，地平线作为上市龙头，平台和资源优越
- 软硬件协同设计经验宝贵，能深度参与从定义到量产的完整芯片生命周期
- 薪资和股票期权在业内具有竞争力，大型企业福利完善
- 技术栈复杂，需同时掌握硬件、算法和系统知识，学习曲线陡峭
- 行业竞争激烈，对创新和交付能力要求极高
- 适合有5年以上SoC设计经验、对自动驾驶硬件加速充满热情、愿意深耕芯片架构的资深工程师
缺点 / 挑战
- 技术挑战大，涉及前沿的GPU/NPU、Chiplet、大模型硬件加速，有助于积累稀缺技能
- 芯片设计周期长，工作强度大，项目压力较高
角色解读
- 技术深度方向：成为SoC架构专家或芯片设计技术带头人
- 横向拓展方向：转向系统级架构或自动驾驶平台整体方案设计
- 管理方向：晋升为架构团队负责人或技术总监
- 定义车载SoC芯片的架构规格，包括GPU/NPU等核心模块的设计空间探索
- 与算法和软件团队协同，优化软硬件划分，评估系统PPA
- 分析Transformer、MoE等模型的计算瓶颈，指导量化、剪枝等硬件优化
- 参与从RTL设计到量产的全流程，包括验证、测试和客户交付
- 扎实的计算机体系架构知识，熟悉SoC设计全流程及流片经验
- 精通CHI/AXI等总线协议，掌握Lint/CDC/STA等后端流程
- 了解自动驾驶整体系统架构，具备C++/Python编码能力
- 熟悉GPU/NPU、Chiplet、高速接口等前沿技术优先
申请策略
- 研究地平线的征程系列芯片和产品路线，在面试中展示对业务的理解
- 准备一个技术深度项目的故事，包含架构权衡和解决的关键问题
- 突出完整的SoC流片经历，尤其是参与过的芯片架构和关键模块设计
- 强调GPU/NPU、Chiplet、高速接口等与岗位直接相关的技术经验
- 展示与算法/软件团队协同优化的案例，体现软硬件协同能力
- 列出开源贡献或技术博客，证明持续学习和影响力
- 系统学习自动驾驶的感知、规划算法，理解端到端模型对硬件的需求
- 深入掌握Chiplet/UCIe标准和大模型分布式推理技术
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示技术决策和量化成效
- 第一性原理：从问题本质出发，分析计算瓶颈，再论述解决方案的演进
- 对比法：给出不同方案利弊，并阐述选择理由，体现系统思考
- 请介绍一个你主导的SoC架构设计案例，包括关键权衡和最终决策
- 如何评估一个神经网络在特定硬件上的性能和能效？请举例说明
- CHI协议中的一致性模型如何影响多核SoC的设计？
- 谈谈你对Chiplet技术的理解，它在车载芯片中的优劣势是什么？
- 如何与软件团队协作优化Transformer模型的硬件加速？
职位点评
70
综合评分
上市大厂、前沿技术栈、薪资优厚，但工作强度大且缺乏灵活办公。
更适合这类人
最适合高度重视技术成长和职业发展、能接受较高工作强度的资深芯片工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活40
使命价值75
薪资福利
80较高
上市大厂，薪资水平较高，福利完善，但未在JD中明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿的GPU/NPU、Chiplet、大模型加速技术，成长空间大，但JD未明确提到晋升通道或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SoC、GPU、NPU、Chiplet、Transformer、MoE、CHI/AXI
业务类型profit_center
工作生活
40较低
芯片设计岗位通常需要现场办公，且项目周期紧张，JD未提及弹性工作或WLB，工作强度可能较大。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
自动驾驶是高速增长赛道，芯片国产化有社会意义，但JD未明确提及使命导向词汇。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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