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Senior Infrastructure Automation Engineer - Silicon Co-Design Group
Senior Infrastructure Automation Engineer - Silicon Co-Design Group
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公平台工程
平台工程
Ai/Ml
基础设施自动化
故障排查
数据处理
电子工程
系统架构
芯片设计
跨团队协作
值不值得投
84综合评分
综合评分 84
顶尖大厂核心芯片项目、薪酬福利领先、技术栈前沿，工作节奏偏快。
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
9.0万
比平台工程中位数高
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 330 个在招 · 其中平台工程 2 个
市场机会
选择适中
上海 · 平台工程 · 42 个在招
职位详情
关于这个职位
负责为英伟达芯片设计团队构建和维护AI辅助的基础设施自动化平台，通过优化工作流大幅提升研发效率
需主导跨部门技术协作，攻克软硬件交互与系统级复杂难题，并将前沿AI技术深度整合至芯片验证与生产全流程中
最低要求
电子工程（EE）硕士或博士学位，或具备同等工作经验
拥有8年以上扎实的软件工程背景，擅长设计大规模基础设施、框架架构或开发者平台
精通Python，并熟练掌握至少一门静态语言（如C、C++、C#、Java、Scala等）
具备AI/ML及数据分析的实操经验，最好有处理大规模数据集的经验
扎实的电子工程基础，包括计算机体系结构、高速接口、时序、电源基础，以及深入理解固件/驱动结构与硬件交互
出色的解决问题、沟通与协作能力
能够拆解模糊的技术问题，解释故障模式与边界情况，并在进度、覆盖率、质量和性能约束下做出合理的权衡决策
有独立推动复杂跨职能项目闭环的记录，具备清晰的责任感和强大的协作能力
工作职责
根据业务需求制定明确的视觉与路线图，以持续提升生产力与效率，并推动从设计到交付的全流程执行
领导跨职能工程团队完成项目交付承诺，简化系统设计、验证流程与工作流，负责工具之间的管道衔接
为硅基协同设计用例构建生产级的AI辅助自动化基础设施，涵盖可靠的编排、可观测性、评估、护栏机制及必要的人机协同控制
与ASIC、软件、系统设计、产品、安全及运营团队进行跨职能协作，确保系统的可靠性、可扩展性与高性能，培育技术卓越、协作与主人翁文化的氛围
主导基础设施、自动化、数据及软硬件边界问题的深度调试与根因分析
区分竞争性假设，制定测量计划，推动团队收敛至正确解决方案
优先资格
具备使用标准工具（如示波器、万用表、逻辑分析仪）进行硅片上线测试（silicon bring-up）、特性分析或实验室调试的实操经验
有为工程或基础设施用例构建生产级AI工作流系统的经验，而非仅停留在原型阶段
在分布式系统、自动化流水线及软硬件交互方面具备敏锐的调试直觉，能清晰阐述假设树、测量计划、权衡考量及最终决策点
有利用AI加速编码、分析、验证或分诊的记录，且具备严谨的工程判断力与验证纪律
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球顶尖芯片设计核心流程，技术视野前沿
- 平台资源雄厚，可主导关键基础设施重构
- 薪酬福利极具竞争力，职业背书价值高
- 需同时兼顾软件架构与底层硬件知识，学习曲线陡峭
- 适合具备深厚软硬件交叉背景、喜欢攻坚复杂系统架构、追求技术极致且抗压能力强的资深工程师
缺点 / 挑战
- 跨部门协调复杂，需在高强度交付压力下保持技术决策质量
- AI在硬件设计中的应用仍在探索期，落地挑战大
角色解读
- 可向首席工程师或技术专家路线发展，深耕AI赋能硬件设计领域
- 也可转向技术管理岗，负责更大规模的基础设施团队或跨产品线技术规划
- 长期可成为半导体AI工具链领域的行业权威
- 负责搭建和维护支撑芯片设计的AI自动化基础设施，优化研发工作流
- 主导跨部门技术项目，解决软硬件交互与系统级复杂问题
- 将AI技术深度集成到芯片验证与生产流程中
- 精通Python及C++等静态语言，具备大规模系统架构设计能力
- 掌握AI/ML模型应用与大数据分析
- 扎实的电子工程与计算机体系结构基础
- 优秀的跨团队沟通与复杂问题根因分析能力
申请策略
- 提前了解NVIDIA Blackwell架构及硅基协同设计理念
- 准备具体项目案例，重点说明如何在约束条件下做技术权衡与推动落地
- 关注公司技术博客，展现对AI赋能硬件趋势的理解
- 突出大规模基础设施或开发者平台的架构设计经验
- 详细列举AI/ML在实际工程场景中的落地案例与量化成果
- 强调跨职能项目主导经验与复杂问题排查记录
- 强化Python生态及C++高性能编程能力
- 补充AI工作流编排、可观测性及自动化测试框架知识
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，突出背景、行动、结果与数据指标
- 针对架构题，强调分层设计、容错机制与监控告警体系
- 针对故障排查，展示假设提出、隔离变量、数据验证的闭环逻辑
- 请分享你设计过的大规模基础设施架构，如何保证可扩展性与可观测性？
- 遇到复杂的软硬件边界故障，你的排查思路是什么？
- 如何将AI模型有效集成到现有工程流水线中？
- 面对多部门利益冲突，你如何推动技术方案落地？
- 梳理过往3-4个核心项目，准备架构图与性能对比数据
职位点评
薪资福利92
成长发展88
工作生活65
使命价值85
薪资福利
92较高
该岗位提供极具竞争力的薪酬与全面福利体系，显著满足求职者对高经济回报与稳定保障的核心诉求。
薪资信号偏高 (6.0千–12.0万/月)
成长发展
88较高
岗位直接参与核心芯片工具链的AI化重构，技术栈前沿且业务影响力大，提供极高的专业成长与技术突破空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、AI/ML、基础设施自动化、芯片设计
业务类型cost_center
工作生活
65中等
芯片研发与基础设施重构项目周期紧凑，跨部门协作密集，整体工作节奏较快；JD未明确提及弹性办公或WLB政策，生活平衡度中等。
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
85较高
致力于通过AI重塑全球顶尖芯片设计流程，技术成果直接赋能下一代计算硬件，具有显著的行业推动力与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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