RTL AI 整合工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入AI在EDA和RTL设计中的应用，成为该领域的技术权威
• 技术管理路线：负责更大的技术平台或团队，推动公司级AI设计基础设施的建设
• 产品化路线：将内部评测工具和工作流对外产品化，转向技术产品或解决方案方向
• 设计和管理公司级的AI辅助RTL芯片设计工作流，确保流程标准化、可追溯
• 建立并维护RTL设计的内部评测体系和知识库，用于评估AI工具和工作流的效果
• 协调跨部门、跨地域的资源（算力、EDA工具、人力），推动AI技术在芯片设计中的落地应用
• 需要深厚的数字芯片前端设计与验证功底，精通Verilog/SystemVerilog及相关EDA工具链
• 需要实际应用LLM（大语言模型）工作流的能力，包括Prompt工程、Agent调试及版本管理
• 需要出色的流程定义、版本治理和项目文档撰写能力，能将技术方案标准化
• 需要强大的跨团队沟通协调能力，能与硬件设计、IT、资源管理等多个部门协作

申请策略

• 深入研究兆易创新的产品线（如存储芯片、MCU等）及其设计流程特点，思考AI工作流如何与之结合
• 准备一个你过去如何推动技术改进或流程标准化的具体故事，用STAR原则讲清楚背景、任务、行动和结果
• 详细描述你参与的RTL设计/验证项目，特别是负责的模块复杂度、使用的工具链和达到的时序/覆盖率目标
• 重点突出任何涉及AI/LLM工具应用、自动化脚本编写（Python）、或流程优化的经验，哪怕是在个人项目中
• 列举你编写的任何技术文档、流程规范、或参与版本管理的经历，体现你的流程治理能力
• 强调你在项目中与不同团队（如后端、验证、IP、IT）协作解决复杂问题的具体案例
• 系统学习大语言模型在工程领域的应用知识，尝试用开源LLM工具完成一个与RTL设计相关的自动化小任务
• 复习并实践Docker容器化技术，构建一个简单的可复现仿真环境，加深对CI/CD流程的理解

面试指南

• 对于技术问题，采用‘问题背景-我的方案-遇到的困难-最终结果与复盘’的结构，突出技术深度和解决问题的能力
• 对于流程设计问题，采用‘分析需求-设计阶段与门坎-定义输入输出-考虑异常与回退’的结构，展现系统性和严谨性
• 对于跨团队协作问题，采用‘明确共同目标-理解各方诉求-建立沟通机制-推动达成共识’的结构，体现情商和推动力
• 请描述一个你独立完成的、复杂的RTL模块设计或验证任务，你在其中遇到了什么技术挑战，如何解决的？
• 你如何理解‘RTL AI工作流’？如果让你为一个简单的加法器模块设计一个AI辅助验证流程，你会如何规划？
• 如果两个团队对AI工作流的某个标准有严重分歧，你会如何处理？
• 你用过哪些LLM工具或框架？请举例说明你如何调试一个效果不佳的Prompt？
• 你认为建立一个可靠的‘评测题库’需要考虑哪些关键要素？如何防止题目泄露和过拟合？