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PCB Design EDA and AI Engineer - New College Graduate 2027
PCB Design EDA and AI Engineer - New College Graduate 2027
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公硬件工程
硬件工程
Ai Agent
CI/CD
Cuda
Eda工具
Pcb设计
信号完整性
硬件自动化
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
顶尖AI硬件平台校招岗、技术成长路径极佳、前沿交叉领域、WLB待确认
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.8万
比硬件工程中位数低
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 430 个在招 · 其中硬件工程 30 个
市场机会
选择面较广
台北 · 硬件工程 · 83 个在招
职位详情
关于这个职位
面向2027届应届毕业生的硬件EDA与AI交叉岗位
主要负责NVIDIA最新AI加速计算平台的硬件设计自动化流程开发与优化，探索AI技术在PCB工程中的实际应用，并支持EDA工具研发
需与全球团队紧密协作，通过系统化培训成长为具备系统级视野的硬件设计专家
最低要求
自动化、电气工程与电子工程、计算机工程或相关工程领域的本科及以上学历
熟悉电子电路和PCB设计
熟悉Cadence或类似EDA设计软件
具备Python或EDA脚本开发经验
熟悉GitLab和CI/CD等现代软件工具流
对AI Agent实践及相关概念有基本了解
具备熟练的日常英语沟通能力
强大的逻辑分析和工程问题解决能力
诚实、坚韧，具备优秀的沟通和协作技能，能在跨职能团队环境中有效工作
自我驱动，热衷于技术创新，愿意持续学习和探索新技术
工作职责
参与NVIDIA最新产品硬件设计的自动化工具和流程的实施与优化
参与AI在PCB设计工程中的研究与实际应用
支持针对最新PCB设计和制造技术的EDA研发工作
每日与全球EDA团队和硬件工程团队进行密切沟通与协作
与PCB设计、系统电路设计、机械设计、元器件库设计、信号完整性设计、系统验证及制造团队紧密合作，解决复杂的工程自动化挑战
持续优化设计方法和工程工作流，以提升产品性能和设计效率
优先资格
通过课程作业、竞赛、研究、实习或个人项目积累的PCB、电子硬件或系统设计项目经验
出色的英语沟通能力
具备AI Agent的实际工程经验
了解PCB制造流程及DFF、DFA、DFT等设计方法论
具备CUDA编程背景，了解最新的NVIDIA GPU架构特性（如Hopper和Blackwell架构的专属特性）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托英伟达顶尖AI算力平台资源，接触行业最前沿的硬件设计与EDA技术
- 拥有完善的结构化培训与导师制体系，职业起点高
- 跨职能团队协作经验极具含金量，利于长期技术积累
- 硬件EDA与AI交叉领域技术门槛高，需快速掌握多领域知识
- 全球化团队沟通对英语表达与跨文化协作能力要求严格
- 项目节奏快，需持续跟进最新GPU架构与制造技术
- 适合热爱硬件底层技术与AI交叉应用、具备较强自学能力与英语沟通能力的应届毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从硬件设计自动化执行者逐步成长为具备系统级视野的EDA与AI交叉领域专家
- 未来可向资深硬件架构师、EDA工具研发负责人或AI硬件应用专家方向发展
- 负责NVIDIA新一代AI计算平台的硬件设计自动化流程开发与优化
- 探索并将AI技术（如Agent）应用于PCB设计与工程实践中
- 协同全球EDA与硬件团队，解决复杂的设计自动化难题
- 扎实的电子电路与PCB设计基础，熟练掌握Cadence等EDA工具及Python脚本开发
- 熟悉GitLab、CI/CD等现代软件工程工作流
- 具备AI Agent基础认知与逻辑分析能力
申请策略
- 提前研究NVIDIA最新GPU架构（Hopper/Blackwell）特性
- 准备1-2个能体现“硬件+AI”结合思路的技术方案或项目复盘
- 面试时展现对EDA自动化趋势的独立思考
- 突出PCB设计、EDA工具使用及Python/CUDA编程的项目经历
- 详细展示在竞赛、实习或科研中解决硬件自动化问题的具体案例
- 强调英语沟通能力与跨团队协作经验
- 深入理解PCB制造工艺（DFF/DFA/DFT）与信号完整性基础
- 动手实践AI Agent在工程场景中的应用
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答技术项目，突出个人贡献与量化成果
- 针对AI应用类问题，先阐述传统流程痛点，再说明技术选型与实现路径，最后对比优化前后的效率提升
- 协作类问题强调主动同步机制、文档沉淀习惯与冲突解决策略，展现跨文化沟通意识
- 请分享一个你使用Python或EDA脚本优化硬件设计流程的经历
- 你对AI Agent在PCB设计中的应用有哪些理解？
- 如何保证跨时区/跨文化团队的高效协作？
- 面对复杂的信号完整性或制造约束问题，你的排查思路是什么？
- 复习数字/模拟电路基础与PCB设计规范
职位点评
薪资福利78
成长发展92
工作生活65
使命价值88
薪资福利
78中等
台北地区跨国科技企业应届生薪资处于市场中上水平，福利体系完善，但JD未明确披露具体薪酬与发放月数，整体补偿性动机满足度良好。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.0万/月）
成长发展
92较高
提供结构化培训、导师指导与前沿硬件EDA/AI交叉项目实战，技术成长路径清晰，发展性动机得到高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PCB设计、EDA、Python、AI Agent、Cadence、GitLab、CI/CD、CUDA
成长机会structured training、mentorship、hands-on project experience
业务类型profit_center
工作生活
65中等
硬件研发岗位通常需驻场办公以接触实验室设备与测试环境，JD未提及弹性工时或远程政策，生活化动机满足度中等。
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
88较高
深度参与全球最先进AI计算平台的底层硬件架构建设，直接推动AI算力基础设施发展，社会价值与行业使命感强烈。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号building the computing platforms that power the world’s most advanced AI systems、help shape the future of computing architecture
创新程度开拓性创新（行业首创）
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