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软件开发工程师（AI大模型）-Software Development Engineer (AI Large Model)(J20139)
立即应聘

软件开发工程师（AI大模型）-Software Development Engineer (AI Large Model)(J20139)

发布于 大约 2 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Ai大模型
Eda
半导体
智能问答
机器学习
深度学习
知识检索
脚本语言

AI 估算 · 35k–60k

AI大模型方向紧缺，半导体行业薪资有竞争力，但非一线互联网，综合市场行情估算。

职位详情

关于这个职位

该职位专注于AI大模型在EDA领域的应用，负责智能化项目落地、AI工具链开发及智能问答系统搭建

你将主导AI大模型相关项目的全流程开发，利用C++和脚本语言实现核心功能，推动半导体设计自动化
适合具备5年以上AI算法或EDA研发经验、对技术落地有热情的资深工程师

最低要求

教育背景与专业知识：微电子/算法工程/计算机专业硕士及以上学历，具备AI大模型及深度学习领域的基础知识

专业技能与资格：能使用C++完成核心功能开发，并熟练掌握一门脚本语言，能快速理解并调试大型复杂的数据结构
行业与专业经验：5-10年EDA工具或AI算法研发经验，有AI模型开发及实际项目落地经历
项目/任务成果：主导过至少一个AI大模型相关项目的全流程开发，并形成可交付的方案
其他要求：具有团队协作精神与主动推动能力，能在跨团队环境中清晰表达技术方案并协同闭环

工作职责

智能化项目落地：基于AI大模型技术，结合EDA工具及方法学，主导EDA领域自动化、智能化项目的设计、开发与工程落地

AI工具链开发：针对特定任务与领域，开发AI大模型工具，形成完整的优化方案并推动部署
智能问答系统搭建：重点搭建AI智能问答类系统，集成各类EDA工具及流程，实现高效的知识检索与交互

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 身处AI大模型与半导体两大热门赛道交汇点，技术前瞻性强
  • 主导全流程项目，能深度参与从研究到落地的闭环，成就感强
  • 公司为国内存储芯片龙头，平台稳定，资源充足
  • 对编程基础要求高，需同时掌握C++和脚本语言，且熟悉大型系统调试
  • 适合具有5年以上AI或EDA研发经验、热爱技术攻坚、希望在半导体智能化方向深入发展的资深工程师

缺点 / 挑战

  • 行业壁垒较高，需要快速补充EDA领域知识
  • 跨团队协作频繁，对沟通和推动能力要求较高

角色解读

  • 技术专家路线：深耕AI+EDA领域，成为半导体智能设计算法权威
  • 项目管理路线：主导更大规模的智能化平台，转型技术经理或架构师
  • 行业横向发展：积累AI落地经验，可转向其他工业AI或通用AI应用领域
  • 主导基于AI大模型的EDA工具智能化项目，从设计到工程落地全流程负责
  • 开发AI工具链，针对特定EDA任务优化并部署完整解决方案
  • 搭建AI智能问答系统，集成EDA工具与流程，实现高效知识检索与交互
  • 扎实的C++编程能力，能完成核心功能开发并调试复杂数据结构
  • 熟练掌握至少一门脚本语言（如Python），用于快速原型和自动化
  • 深入理解AI大模型与深度学习原理，具备实际项目落地经验
  • 熟悉EDA工具或半导体设计流程者优先，能跨团队协作沟通

申请策略

  • 在求职信中明确表达对半导体+AI交叉领域的热情，并结合自身经验说明能带来的价值
  • 关注长鑫存储的技术博客或公开资料，了解其EDA智能化方向的具体布局
  • 突出AI大模型相关项目的全流程开发经验，尤其是从0到1的落地案例
  • 强调C++与脚本语言的熟练程度，可列举具体项目中使用的技术栈
  • 展示在跨团队合作中推动方案落地的经历，体现主动性和沟通能力
  • 熟悉EDA工具基本概念（如电路仿真、布局布线），可提前阅读相关文档
  • 加深对Transformer、预训练模型等大模型原理的理解，练习模型微调或部署

面试指南

  • STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰展现项目全貌和个人贡献
  • 技术问题：先阐述原理，再结合实际经验给出具体实现或优化思路，最后总结
  • 开放性问题：结构化回答，先分点列出关键因素，再展开论述
  • 请介绍你主导过的一个AI大模型项目，包括技术选型、遇到的挑战和最终效果
  • 如何用C++实现一个高效的数据结构来处理大规模图数据？请举例
  • 你如何理解EDA工具中的智能化？可以给出一个具体的应用场景
  • 如果你需要集成多个已有的EDA工具到一个智能问答系统，你会怎么设计架构？
  • 团队协作中，如何处理与其他部门或团队的技术分歧？

职位点评

62
综合评分

前沿AI大模型技术在半导体EDA领域的落地岗位，技术成长性强，但工作地点固定且可能较高强度。

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。

更适合这类人
适合追求技术前沿和项目主导权，愿意在半导体智能化领域深耕，对WLB要求不高的资深工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利55
成长发展88
工作生活30
使命价值72

薪资福利

55较低

职位未明确薪资范围，但结合行业与经验要求，预计薪酬具有竞争力，福利未提及，补偿性动机满足一般。

薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）

成长发展

88较高

工作涉及AI大模型前沿技术，是半导体智能化方向核心岗位，能主导全流程项目，成长空间大，但未明确晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI大模型、深度学习、C++、脚本语言、EDA、智能问答
成长机会主导过至少一个AI大模型相关项目的全流程开发
业务类型ambiguous

工作生活

30较低

仅现场办公，未提及弹性或远程，上海通勤可能较长，工作强度未明确但行业通常较高。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

72中等

半导体行业增长强劲，AI+EDA属于创新应用，有一定社会价值，但直接使命感不强。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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