数字IC设计工程师（NPU）-上海

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从NPU设计工程师成长为芯片架构师或AI硬件专家
• 管理路线：可向技术主管或项目负责人发展，带领团队完成芯片设计
• 跨领域发展：转向AI算法优化或编译器开发，扩展技术广度
• 负责NPU IP的RTL设计开发，编写设计文档并进行模块验证
• 完成NPU IP在SOC中的集成工作，确保功能正确性
• 分析NPU的性能和功耗，优化AI算子执行效率
• 设计实现神经网络和大模型中的各类算子，推动算法硬件化
• 扎实的数字IC前端设计能力，熟练使用Verilog/SystemVerilog进行RTL开发
• 熟悉NPU或AI加速器架构，了解神经网络和大模型基本原理
• 具备性能功耗分析经验，能使用EDA工具进行优化
• 良好的团队协作和沟通能力，能在压力下高效工作

申请策略

• 提前了解瑞芯微的NPU产品线，面试中展示对公司的兴趣
• 准备好一个完整的项目案例，从架构设计到验证优化的全过程
• 突出NPU或AI加速器相关项目经验，详细描述RTL设计、集成和优化过程
• 强调性能功耗分析或编译器相关经历，体现技术深度
• 列出熟悉的EDA工具和编程语言（如Verilog、Python、C++）
• 展示团队协作和问题解决能力，例如带领过小团队或解决复杂bug
• 学习神经网络基础和大模型架构（如Transformer），了解硬件加速原理
• 熟悉开源NPU设计或AI编译器（如TVM），动手实践

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术细节和量化成果
• 分点回答：先讲原理，再结合自身经验，最后总结优化思路
• 展示学习能力：遇到不熟悉的问题，先分析本质，再提出解决方向
• 请描述你参与过的NPU或AI加速器设计项目，你负责的部分和遇到的挑战
• 如何优化NPU的功耗和性能？举例说明
• 解释卷积神经网络（CNN）在硬件中的实现流程
• 大模型推理时，如何平衡计算效率和内存带宽？
• 你对瑞芯微的NPU产品有什么了解？