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AI 验证工程师-AI Verification Enginneer(J16792)
立即应聘

AI 验证工程师-AI Verification Enginneer(J16792)

发布于 大约 8 小时前

普通员工/个人贡献者

合肥市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
电子工程师
Asic
Dram
Eda
自动化
芯片验证

AI 估算 · 25k–45k

芯片验证稀缺岗位，要求5年经验+AI技能，合肥薪资竞争力强，预计月薪2.5-4.5万，14薪。

职位详情

关于这个职位

作为AI验证工程师，你将负责在芯片验证流程中引入和开发AI工具，推动自动化脚本与平台优化

这是一个结合前沿AI技术与半导体验证的专业岗位，适合有DRAM或ASIC验证背景、熟悉EDA工具并掌握编程能力的工程师
工作地点在合肥，属于长鑫存储的核心技术团队

最低要求

教育背景与专业知识：本科及以上学历，微电子、计算机、电子信息或相关专业毕业

行业与专业经验：熟悉DRAM设计与验证流程，熟悉Synopsys、Cadence等EDA设计工具
专业技能与资格：具备Perl或Python等编程语言开发能力，能独立开发自动化脚本与工具
项目/任务成果：主导或深度参与过至少一款芯片验证平台的自动化改造或AI工具引入项目，并实现验证效率提升
其他要求：具有较强的团队沟通能力、学习能力与创新能力，能在技术探索中主动推动方案落地

工作职责

AI工具引入与验证优化：联合产品及系统部门，引入并开发AI工具，完善设计验证的完整度与自动化水平

流程自动化优化：完善并优化验证实现流程，推动自动化工具与脚本的开发与应用，提升整体效率
验证平台梳理与提效：梳理并优化现有验证平台架构，识别效率瓶颈，通过技术手段提升验证效率
自动化检查工具开发：开发新的自动化检查工具，支持设计与验证环节的快速迭代，提升团队整体产出效率

优先资格

年以上相关经验者优先

了解ASIC模拟与数字验证流程者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 芯片行业前景广阔，存储国产化需求强烈，平台稳定
  • AI与验证结合是前沿方向，技术积累有长期价值
  • 长鑫存储作为DRAM大厂，项目复杂度高，成长空间大
  • 合肥生活成本相对一线城市低，薪资竞争力较强
  • 芯片验证专业门槛高，需要扎实的DRAM和EDA知识
  • 适合有芯片验证经验，精通EDA工具和编程，并对AI应用有强烈兴趣的技术型工程师

缺点 / 挑战

  • AI工具引入需结合业务落地，创新与执行压力并存
  • 工作强度可能较高，需持续跟进技术迭代

角色解读

  • 从验证工程师向验证专家或验证架构师发展，深耕芯片验证领域
  • 借助AI+验证交叉技能，成为半导体智能化验证的稀缺人才
  • 可向EDA工具开发、芯片设计验证管理或AI算法在芯片中的应用方向延伸
  • 引入并开发AI工具，优化芯片设计验证的完整度和自动化水平
  • 推动验证流程自动化，开发Perl/Python脚本和工具，提升整体效率
  • 梳理验证平台架构，定位效率瓶颈并进行技术优化
  • 开发自动化检查工具，支持设计验证的快速迭代
  • 熟悉DRAM设计与验证流程，掌握Synopsys、Cadence等EDA工具
  • 具备Perl或Python编程能力，能独立开发自动化脚本和工具
  • 了解ASIC模拟与数字验证流程，有项目落地经验
  • 具备团队沟通、学习创新和推动方案落地的能力

申请策略

  • 提前了解长鑫存储的DRAM业务和合肥基地情况，在面试中展现对存储验证的理解
  • 准备详细的自动化或AI项目案例，用STAR法则说明背景、行动和量化结果
  • 突出DRAM或芯片验证项目经验，尤其是自动化改造或AI工具引入的成功案例，量化效率提升数据
  • 强调Perl/Python脚本开发能力，附上自动化工具或脚本的成果说明
  • 展示对Synopsys、Cadence等EDA工具的熟练度和ASIC验证流程的理解
  • 如有AI在验证中的应用经验，如机器学习辅助测试生成，重点突出
  • 学习AI在芯片验证中的应用，如ML预测缺陷、自动测试生成、智能回归分析
  • 强化Python/Perl编程，练习开发验证自动化脚本和工具

面试指南

  • 项目经验类问题用STAR法：背景、任务、行动、结果，重点量化提升的效率百分比
  • AI应用类问题强调从业务痛点出发，结合数据驱动验证，小范围试点再推广
  • 工具设计类问题从流程分析、需求拆解、技术选型、实现到验证闭环来回答
  • 请介绍一个你主导的验证平台自动化改造项目，具体实现了哪些自动化功能？
  • 你如何将AI技术引入芯片验证流程？遇到过哪些挑战？
  • DRAM验证流程中常见的验证难点有哪些？如何应对？
  • 如何设计一个自动化检查工具来减少人工审查？请给出思路
  • 你如何评估一个AI工具在验证流程中的实际效果？

职位点评

76
综合评分

芯片大厂AI验证岗，技术前沿，薪资未披露但预期优厚，WLB未知。

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
适合重视技术成长和行业前景，能接受现场办公和一定工作不确定性的工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值85

薪资福利

75中等

职位未直接披露薪资，但芯片行业和岗位稀缺性决定了薪酬竞争力较强，公司平台大，稳定性好，福利虽未在JD中列出但通常较完善。

薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）

成长发展

85较高

职位结合AI与芯片验证，处于技术前沿，能积累稀缺的AI+EDA技能，技术成长性和行业价值都很高，但JD未明确提及晋升路径。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、Python、Perl、EDA、DRAM、ASIC、验证
业务类型ambiguous

工作生活

60中等

工作地点在合肥，生活成本较低，但职位明确为现场办公，JD未提及弹性办公或WLB相关信息，生活方式便利性一般。

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

85较高

芯片验证是半导体产业关键环节，存储芯片国产化意义重大，行业处于高速发展期，工作对社会有正向价值，但JD本身未强调使命。

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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