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AI验证工程师-AI Verification Engineer(J21739)
AI验证工程师-AI Verification Engineer(J21739)
发布于 41 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公半导体封装测试
半导体封装测试
Ai工具应用
Asic
Dram
Eda工具
自动化脚本
芯片验证
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
半导体头部企业、AI+验证前沿技术、高成长性、薪资优厚、工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估,方便横向比较。
薪资怎么样
4.5万
比半导体封装测试中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1970 个在招 · 其中半导体封装测试 9 个
市场机会
选择不多
合肥 · 半导体封装测试 · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI工具在芯片验证流程中的引入、开发与优化,通过自动化脚本和平台架构改进提升验证效率
需具备DRAM/ASIC验证经验及Python/Perl开发能力,主导验证平台的自动化改造与AI工具落地
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,5年以上相关经验者优先,熟悉Synopsys、Cadence等EDA设计工具,了解ASIC模拟与数字验证流程者优先
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与半导体交叉前沿,技术壁垒高,职业发展空间大
- 头部大厂平台稳定,资源充足
- 需要同时懂芯片验证业务和AI/编程技术,复合型人才要求高,学习曲线陡峭
- 工作强度可能较大
- 适合有芯片验证背景且对编程/AI感兴趣的技术人员,追求技术突破和高薪回报的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向验证架构师、AI赋能芯片设计专家或技术管理方向发展,成为半导体领域AI应用的先行者
- 负责将AI技术引入芯片验证流程,开发自动化脚本和工具以提升验证效率
- 精通Python/Perl编程,熟悉DRAM/ASIC验证流程及主流EDA工具(Synopsys/Cadence)
申请策略
- 准备具体的项目案例,说明如何通过技术手段解决验证痛点,体现‘技术+业务’的双重能力
- 突出自动化脚本开发案例、AI工具落地带来的效率提升数据、以及熟悉的EDA工具链
- 加强Python在数据处理和自动化方面的实战能力,了解机器学习基础算法在验证中的应用场景
面试指南
- 使用STAR法则(情境-任务-行动-结果)描述项目,重点量化效率提升指标(如时间缩短%、人力节省数)
- 请介绍一个你主导的验证自动化或AI工具引入项目,遇到了什么挑战?
- 如何评估AI工具在芯片验证中的准确性和可靠性?
- 熟悉哪些EDA工具的API或二次开发接口?
- Python/Perl在处理大规模验证数据时的性能优化经验?
- 复习DRAM/ASIC验证基础知识,准备1-2个详细的自动化/AI项目案例,了解行业最新AI验证趋势
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为C轮后超大型半导体企业,提供具有竞争力的薪资和完善的福利体系,满足高薪需求。
薪资信号未披露(AI估算:3.0千–6.0万/月)
成长发展
90较高
职位涉及AI与芯片验证的前沿结合,技术含量高,成长空间巨大,符合发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、Python、Perl、Synopsys、Cadence、DRAM、ASIC
业务类型profit_center
工作生活
60中等
半导体行业通常工作节奏较快,虽未明确提及加班,但高压环境可能影响WLB,办公地点固定。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)
使命价值
75中等
投身于国家战略性半导体行业,推动国产芯片技术进步,具有较高的社会价值和使命感。
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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