Advisory HW Engineer, EE

优缺点分析

角色解读

• 在硬件技术方向深入，成为AI PC领域的硬件架构专家，主导平台技术选型和架构设计
• 拓展系统级视野，向产品架构师或技术经理方向发展，参与产品规划和技术战略
• 随着AI PC行业快速发展，积累稀缺的AI硬件经验，成为行业炙手可热的人才
• 负责AI PC笔记本的硬件系统架构设计，包括CPU平台选择、高速接口、供电和散热等核心模块的方案设计与优化
• 深入评估Intel、AMD、NVIDIA、高通等主流处理器平台的算力、功耗与成本，为产品选择合适的硬件方案
• 主导硬件方案评审，协同AI算法、软件团队完成AI能力与硬件平台的深度融合，提升最终用户体验
• 参与硬件调试、性能优化和量产交付全过程，解决信号完整性、电源时序等复杂技术问题
• 扎实的硬件设计功底：熟悉主板原理图设计、PCB布局优化，具备硬件调试和问题定位能力
• 深入了解主流CPU平台架构：熟悉Intel、AMD、NVIDIA、高通等平台的技术规范与特点
• 掌握笔记本关键硬件技术：包括高速链路、供电设计、散热设计以及整机性能优化
• 跨团队协作能力：能与产品、软件、算法等团队高效沟通协作，推动项目落地

申请策略

• 联想内推可能更高效，可通过脉脉或LinkedIn找到相关团队的工程师了解岗位信息
• 准备一个深度硬件设计案例，展示你的技术判断力和解决问题的方法论
• 突出AI PC或相关产品的开发经验，具体描述你在硬件架构设计中的角色和成果
• 详细列举你熟悉的CPU平台（Intel/AMD/高通等）和关键技术（如信号完整性、电源设计）的项目案例
• 强调解决复杂硬件问题的能力，例如分享某个信号完整性或电源时序问题的定位和解决过程
• 展示跨团队协作的项目经历，说明如何与算法/软件团队配合实现产品功能
• 补充学习AI PC相关的新技术，例如NPU的架构和集成方案，了解端侧AI的算力需求
• 熟悉英特尔、AMD最新处理器平台的技术文档，了解其演进路线

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经验，突出量化结果和技术决策逻辑
• 对于技术方案问题，先拆解需求约束（性能、功耗、成本），再对比候选方案的优劣，最后给出推荐及理由
• 对于协作类问题，强调沟通流程、冲突解决和推动落地的方法
• 如何为一款AI PC选择合适的处理器平台？你会从哪些维度进行权衡？
• 在笔记本主板的信号完整性设计中，你通常如何排查和解决问题？
• 请分享一个你主导硬件方案评审或选型的成功案例
• 如何协同软件团队优化AI功能在硬件上的性能表现？
• 你对AI PC的未来发展趋势有什么看法？