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智能半导体研究员(J20424)
立即应聘

智能半导体研究员(J20424)

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

合肥市 / 北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
芯片设计
Dram
Eda
Llm
机器学习
深度学习
芯片设计
电路版图

AI 估算 · 20k–40k

AI+芯片设计复合岗位，校招要求高，博士优先，薪资具竞争力。

职位详情

关于这个职位

该职位聚焦于运用AI技术重构DRAM芯片设计流程，涉及智能设计引擎构建、EDA工具链AI化以及半导体核心流程的智能化改造

你将与算法、软件、数据团队协作，参与前沿研究与工程落地，适合对AI+芯片跨领域感兴趣的研究生

最低要求

学历要求：硕士研究生及以上，博士优先

专业要求：集成电路、微电子、电子工程、计算机、自动化、数据科学、软件工程、材料、物理、数学等相关专业，欢迎跨学科复合背景
其他要求（至少满足一项）：
具有集成电路设计与智能化技术的跨领域融合能力，能主动识别设计瓶颈中的智能化机会点并提出可行性技术方案，或能在入职一周内精读DRAM工艺论文、理解EDA脚本逻辑、看懂良率统计报告并指出改进点
在DAC、ICCAD、NeurIPS、ICML、ISSCC、JSSCC、VLSI Symp、IMW等顶级会议或期刊以第一作者发表过论文
主导或参与过芯片设计领域性能-功耗-面积优化项目，能提供具体案例，或主导或参与过芯片设计领域从0到1的技术突破性项目并取得可验证成果
主导或参与开发过EDA工具或芯片设计自动化项目，拥有GitHub 1000+ Stars的高质量开源项目，或具有Kaggle大师、ACM-ICPC区域赛金牌、数学建模竞赛国家一等奖及以上荣誉，或在EDA厂商、晶圆厂、存储芯片设计团队完成过深度实习或课题

工作职责

智能设计引擎构建：运用AI重构DRAM设计方式，突破LLM生成电路版图、仿真验证及缺陷预测等颠覆性技术边界，打造具备自我进化能力的智能设计引擎，重新定义芯片设计范式

EDA工具链重构与AI化：评估并导入EDA工具完成特殊工艺节点功能分析与底层优化，搭建面向下一代工艺平台的仿真、验证及物理实现工具原型，主导EDA国产化在设计团队中的智能推广，利用Agent自动识别设计弱点并推荐优化方案
半导体核心流程AI化架构设计：深入芯片设计、研发、制造、测试等业务流程，识别效率瓶颈并抽象为AI可求解问题，主导高价值AI应用场景的识别与需求分析，输出可落地的产品需求文档、原型设计及商业论证，协同算法、软件、数据、IT及业务团队推动方案可行性评估、数据准备及产线试跑
智能化机会识别与方案落地：主动识别设计瓶颈中的智能化机会点，提出可行性技术方案，并主导从0到1的突破性落地，使用高性能C++或Python开发高质量工程系统
前沿洞察与知识资产沉淀：跟踪NeurIPS、ICML、ICCAD、DAC、SPIE、ISSCC、JSSCC等顶会及工业界最新成果并输出前瞻性技术洞察报告，将落地案例、失败教训及最佳参数固化为可复用知识库与Agent模板

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 地处半导体核心赛道，公司为国产DRAM主力，发展前景广阔
  • 技术前沿，结合AI与芯片设计，能积累稀缺的复合型技能
  • 工作内容丰富，涵盖算法、工程、产品思维，成长空间大
  • 有机会接触顶会论文和业界最新成果，保持技术敏锐度
  • 岗位要求极高，需同时具备IC与AI能力，学习曲线陡峭
  • 涉及多个业务流程，沟通协调成本高
  • 适合对AI+芯片设计有浓厚兴趣，具备扎实代码能力和跨领域学习能力，渴望在半导体智能化变革中发挥关键作用的优秀研究生

缺点 / 挑战

  • 半导体行业研发强度大，可能面临较大工作压力

角色解读

  • 从研究员成长为核心技术专家，主导AI+芯片设计的前沿方向
  • 可向技术管理岗位发展，领导智能化团队推动业务落地
  • 有机会参与国际顶会交流，成为行业内有影响力的领军人物
  • 构建智能设计引擎，利用LLM生成电路版图、仿真验证及缺陷预测，推动DRAM设计自动化
  • 评估和导入EDA工具，优化工艺节点功能，主导EDA国产化推广，并利用Agent自动识别设计弱点
  • 深入芯片设计、研发、制造、测试流程，识别效率瓶颈并抽象为AI问题，输出产品需求文档和商业论证
  • 关注顶会最新成果，沉淀知识库和Agent模板，推动前沿技术在产线落地
  • 熟练掌握Python或C++，具备高性能工程系统开发能力
  • 熟悉机器学习/深度学习，尤其是LLM在电路设计中的应用
  • 了解集成电路设计流程、DRAM工艺、EDA工具及脚本逻辑
  • 具备跨领域沟通能力，能协同算法、软件、数据、IT和业务团队

申请策略

  • 主动了解长鑫存储的产品线和研发方向，准备与DRAM相关的知识
  • 在简历中明确你能为公司带来的价值，结合具体案例
  • 突出学术成果，如顶会一作论文、科研项目经历
  • 强调实际项目经验，特别是芯片设计优化、EDA工具开发或AI应用
  • 展示开源项目、竞赛奖项，体现工程能力和影响力
  • 详细说明在芯片设计中的智能化尝试，如使用AI优化版图或良率预测
  • 补充集成电路基础，如DRAM工艺、EDA脚本、版图设计原理
  • 提升LLM应用能力，尝试用大模型解决工程问题

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答问题，突出量化结果
  • 展现跨领域思维，将AI技术映射到具体芯片设计问题
  • 强调学习能力和快速迭代能力
  • 如何将LLM应用于电路版图生成？谈一下你的技术方案
  • 你如何理解DRAM制造流程中的瓶颈？请举例说明
  • 介绍一个你用AI解决芯片设计问题的项目
  • 如果你负责推进EDA工具国产化，你会如何制定计划？
  • 如何平衡研究前沿与工程落地？

职位点评

70
综合评分

AI+芯片设计前沿岗位，技术先进、成长空间大，但工作强度未知且薪资未披露。

从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。

更适合这类人
适合追求技术前沿和成长空间，对工作强度有一定承受力的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值85

薪资福利

60中等

薪资未披露，但公司为知名半导体企业，校招薪资通常有竞争力，但具体福利不明。

薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）

成长发展

85较高

技术前沿，涉及AI+芯片，成长空间大，但JD未明确晋升机制。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、LLM、EDA、DRAM、芯片设计、Python、C++、机器学习
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

仅现场办公，地点有合肥、北京、上海，未提弹性工作，半导体研发强度可能较高。

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

85较高

半导体行业高速发展，岗位致力于突破芯片设计范式，使命感和行业前景强。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）

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