EDA设计自动化及物理验证工程师（武汉）(J14700)

优缺点分析

角色解读

• 在半导体行业积累深厚经验，可向资深EDA工程师、物理验证专家或设计流程专家方向发展
• 随着AI在EDA领域的应用，可转型为AI辅助设计专家，推动设计流程智能化
• 有机会参与先进存储芯片的研发，未来可晋升为技术专家或团队负责人
• 负责芯片PDK的开发与优化，使用物理验证工具进行版图验证，确保设计规则正确
• 参与SRAM/ROM存储单元及标准单元库的设计与特征化，优化时序、功耗和面积
• 搭建和维护芯片设计环境，包括EDA工具部署、License管理，并优化设计流程
• 参与AI辅助设计工具的开发，利用机器学习优化PDK开发、单元库设计和流程管理
• 扎实的半导体物理和器件知识，理解版图设计与工艺规则之间的物理关联
• 熟悉EDA工具，如Virtuoso、Calibre、StarRC、PrimeTime等，具备物理验证（DRC/LVS）经验
• 掌握AI/ML基础知识，有相关项目经历，如电路优化、版图生成、缺陷检测等
• 具备脚本编程能力，熟悉Python/Tcl/Perl，能进行自动化工具开发

申请策略

• 在面试中展现对半导体行业和EDA技术的热情，并准备相关项目案例
• 了解长江存储的业务方向，特别是其在3D NAND领域的布局
• 重点突出与PDK、版图、物理验证（DRC/LVS）相关的课程项目、毕业设计或竞赛经历
• 详细描述AI/ML项目经验，特别是电路优化、版图生成或缺陷检测等方向
• 列出熟练使用的EDA工具，如Virtuoso、Calibre等，并说明具体应用场景
• 强调半导体工艺、器件物理或电路设计相关的论文、专利或项目成果
• 提前熟悉Linux环境和脚本语言，如Python、Tcl，提升自动化开发能力
• 系统学习AI/ML基础知识，了解其在EDA领域的应用，如版图生成、时序预测

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经历，突出个人贡献和成果
• 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体工具或项目实例，展示应用能力
• 对于AI应用问题，强调问题定义、数据准备、模型选择和效果评估的完整流程
• 请介绍你参与过的与PDK或物理验证相关的项目，你在其中扮演的角色和贡献
• 你如何理解DRC和LVS？请举例说明它们在芯片设计流程中的作用
• 你有哪些AI/ML项目经验？如何将其应用于EDA设计优化？
• 请描述一次你解决复杂技术问题的经历，你采取了哪些步骤？
• 你对半导体工艺和器件物理的了解程度如何？如何理解版图设计与工艺规则的关系？