【地瓜机器人】NPU芯片负责人

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从架构师走向首席科学家或技术VP，主导更前沿的芯片架构研究
• 管理方向：晋升为更大的技术团队负责人或芯片部门总监
• 战略方向：参与公司芯片产品路线规划，成为行业技术领袖
• 分析AI算法趋势和竞争对手动态，制定NPU架构演进路线图
• 定义NPU的算力、带宽、功耗等核心指标，并探索最优实现方案
• 撰写详细的架构文档，明确功能、性能、数据流和控制流
• 与算法、编译器、IP和开发团队协作，确保芯片实现并达成PPA目标
• 深厚的AI芯片架构知识，熟悉NPU/GPU设计流程
• 精通主流AI算法（如CNN、Transformer），具备建模和仿真能力
• 扎实的硬件设计基础，了解RTL设计、验证和PPA优化
• 出色的跨团队沟通协作能力，能够推动架构落地

申请策略

• 地平线注重技术实力和创新能力，面试时建议准备1-2个架构设计案例的深度讲解
• 了解地平线芯片产品线及其在AIoT和机器人领域的应用，展示对该方向的兴趣
• 突出完整AI芯片从设计到投片的项目经历，详细说明你在其中的具体贡献和架构决策
• 强调对主流AI算法的理解，如有建模、仿真优化经验需重点展示
• 展示团队协作和跨部门推动能力，用案例说明如何与算法、编译器、硬件团队协作
• 补充学习最新的AI算法（如Transformer在NPU上的加速优化），了解机器人领域芯片需求
• 复习PPA（性能、功耗、面积）优化方法论，熟悉EDA工具和仿真流程

面试指南

• 采用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)来组织项目经历
• 技术决策时，先阐述背景和约束条件，再说明方案选择和权衡，最后总结效果和反思
• 请讲述你主导的一次AI芯片架构设计决策过程，考虑哪些因素？最终效果如何？
• 如何平衡NPU的算力、功耗和面积？举例说明你采用的优化手段
• 你如何看待Transformer等新算法对NPU架构的挑战？有什么改进思路？
• 与算法和编译器团队协作时，遇到过分歧吗？你是如何解决的？
• 描述一次从芯片设计到投片的完整流程，你负责的关键环节是什么？
• 准备几个代表性的芯片架构设计案例，包括架构选型、性能仿真、问题攻关等细节