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视频编解码设计工程师
视频编解码设计工程师
发布于 大约 11 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
Ai芯片
Axi总线
Rtl设计
Soc设计
功耗优化
数字信号处理
芯片前端设计
视频编解码
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
自动驾驶芯片核心模块设计岗，技术前沿、成长空间大，薪资有竞争力，但工作强度较高。
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
48K
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 390 个在招 · 其中芯片设计 21 个
市场机会
选择面较广
上海 · 芯片设计 · 约 300 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责自动驾驶芯片中视频编解码模块的前后端设计，核心工作是基于H.264/H.265等协议进行硬件实现、性能优化与量产问题排查
需要结合AI技术提升压缩性能，并深度参与从算法到RTL、从架构到量产的全流程，是芯片视频处理能力的关键设计者
最低要求
对AI领域有浓厚的兴趣，有NPU、GPU设计经验者优先
有计算机体系架构、微电子、通信或数字信号处理相关知识背景
深入理解 H.264/H.265/MJPEG 等编解码协议标准及实现原理，对视频编解码算法有一定理解并有较强的算法探索欲，能与算法团队进行算法讨论与算法架构优化，有算法实现的成本估算能力
熟悉SoC设计开发流程并具备成功流片经验，尤其是有先进工艺下大型高算力芯片成功量产的经验
熟悉CHI，AXI4/5，AHB，APB，ACE等总线协议
对时序、功耗、面积优化有很强的理解，有过ARM based的低功耗SoC设计和验证的经验
熟练掌握Lint，CDC，Synthesis，STA和PR等流程及其工具的使用
工作职责
深度参与自动驾驶芯片视频编解码、ISP相关前后端设计工作
负责视频编解码相关数据流分析和梳理，方案设计，算法/模块RTL设计
负责 H.264、H.265等视频编码标准的实现、移植及性能优化，提升画质并降低带宽
结合 AI 技术提升压缩性能，提供端到端的技术解决方案，并完成技术文档撰写
量产问题排查与联调，快速定位并修复产品开发及量产中的编解码相关问题，参与硬件选型与系统架构设计
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术深度极高，能直击自动驾驶芯片的核心处理环节，技术积累价值大
- 行业处于高速发展期，对高性能视频处理的需求持续增长，技术前景好
- 在上市公司参与量产级芯片开发，能获得完整的芯片设计生命周期经验
- 技术复杂度高，需要同时掌握视频算法、硬件设计和SoC集成，知识面要求广
- 工作可能涉及跨团队协作（算法、软件、验证），沟通与问题定位能力要求高
缺点 / 挑战
- 量产压力大，需在性能、功耗、成本等多维度约束下找到最优解，并解决实际问题
- 适合对视频编解码技术和芯片硬件设计均有热情，追求技术深度，能承受高复杂度工程挑战的工程师
角色解读
- 技术专家路径：深耕视频编解码或多媒体处理IP设计，成为该领域的架构师
- 系统架构师路径：横向拓展，参与更复杂的SoC子系统或全芯片架构设计
- 技术管理路径：带领小团队负责某一技术模块或IP的整体规划与交付
- 设计自动驾驶芯片中负责视频压缩与处理的专用硬件模块（视频编解码器、ISP）
- 从算法、协议（H.265等）到硬件电路（RTL）进行全流程实现与优化，平衡画质、带宽与功耗
- 解决芯片从研发到量产中遇到的复杂视频处理问题，确保功能正确性和性能达标
- 深入的数字电路设计能力（RTL设计、时序/功耗/面积优化）和成功的芯片流片经验
- 精通视频编解码标准（H.264/H.265）的算法原理及其硬件实现架构
- 扎实的计算机体系结构和总线协议知识（如AXI， CHI），能进行SoC级集成
申请策略
- 深入研究地平线的芯片产品（如征程系列），了解其视频处理需求和技术方向
- 面试时准备好描述一个你解决过的最复杂的编解码或芯片设计问题的完整案例
- 突出完整的芯片项目经历，特别是涉及视频/图像处理模块的RTL设计、综合、验证经验
- 详细描述在H.264/H.265等协议下的具体优化工作及带来的性能提升（如码率降低百分比）
- 列举熟练使用的EDA工具（如Synopsys、Cadence工具链）和掌握的总线协议
- 若缺乏实际项目经验，可深入学习视频编解码标准（如HEVC）的参考模型（HM）和硬件实现架构
- 强化对主流总线协议（如AXI4/5、CHI）和SoC集成流程的理解
面试指南
- 对于技术原理题，采用“核心改进点 -> 对编码效率的影响 -> 硬件实现复杂度”的框架回答
- 对于项目经历题，采用“项目背景 -> 我的角色与任务 -> 设计决策与权衡 -> 最终成果与反思”的结构
- 对于问题排查题，采用“问题现象 -> 可能原因分析（协议、时序、数据流） -> 系统化排查步骤”的思路
- 请解释H.265相比H.264在编码效率上提升的主要技术原理是什么？在硬件实现上面临哪些新挑战？
- 描述一个你负责的视频编解码模块的RTL设计案例，如何在时序、功耗和面积之间进行权衡？
- 在芯片量产阶段，如果发现编解码模块的图像质量有轻微劣化，你会如何排查和定位问题？
- 如何将AI算法（如超分、去噪）集成到传统的视频编解码流水线中？需要考虑哪些系统级问题？
- 复习视频编解码标准的关键概念（如预测、变换、量化、熵编码）及其硬件实现模块
职位点评
薪资福利72
成长发展90
工作生活45
使命价值82
薪资福利
72中等
该职位为上市公司的资深技术岗，岗位要求高，预计能提供市场中上水平的薪资，但具体福利未在JD中提及。
薪资信号市场水准 (35K-60K/月)
成长发展
90较高
该职位要求前沿的AI芯片设计与传统编解码技术结合，技术深度和行业前景极佳，且有明确的流片量产要求，能提供极强的技术成长和项目实战机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈H.265、视频编解码、RTL设计、SoC设计、AXI、AI芯片、功耗优化
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD未提及工作模式，芯片设计通常需现场办公。工作涉及量产问题排查，可能面临项目紧急时的高强度工作。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
82较高
该职位直接服务于自动驾驶这一关乎未来交通安全和效率的行业，具有较高的社会价值感和技术引领性。
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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