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SOC AI Application Engineer — AI Services, Agents and Knowledge Systems
SOC AI Application Engineer — AI Services, Agents and Knowledge Systems
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
RAG
LLM
AI Agent
Vector DB
Claude Code
Rest/Grpc
Soc Design
AI 估算 · 35k–55k
英伟达为国际巨头，AI工程师岗位稀缺，要求硕士+2年经验，上海薪资较高，结合行业水平估算
职位详情
关于这个职位
加入英伟达SOC设计团队，利用AI技术升级传统芯片设计流程
你将构建基于LLM的智能助手、RAG知识系统和自动化代理，提升硬件团队效率
适合对AI+硬件交叉领域有热情、具备AI应用开发经验的工程师
最低要求
MS/PhD in CS, CE, EE
+ years of professional experience with a clear focus on AI application / AI service development (building products on top of LLMs, not only ad-hoc scripts)
Strong Python and experience shipping services (REST/gRPC, containers, basic cloud or on-prem deployment patterns as applicable)
Hands-on use of LLM application frameworks (e.g. LangChain or equivalent) and RAG (vector DBs, retrieval design, evaluation)
Familiarity with coding agents and IDE workflows (e.g. Claude Code-style usage) and frameworks (skills, templates, or internal “agent packs”)
Solid software engineering habits: dependency management, configuration, testing, and clear interfaces for other teams
Excellent communication and ability to work with partners who are not AI specialists
工作职责
Design, implement, and operate LLM-backed services: APIs, async jobs, streaming responses, and integration with internal tools and data sources
Build RAG and knowledge systems: chunking, embeddings, vector retrieval, reranking, access control, and quality/latency tuning
Apply agent and orchestration patterns with frameworks like LangChain (or comparable): tool use, multi-step plans, memory, and guardrails—aligned with how SOC Hardware team works
Improve developer and engineer experience with AI-assisted coding and repeatable “skills”: prompts, procedures, and small utilities that teams can run consistently (including patterns like Claude Code + structured skills)
Own reliability and perform evaluation: logging, tracing, regression tests for prompts/pipelines, and metrics for usefulness and safety on proprietary data
Co-work with Hardware engineers from Methodology, CAD, and Design teams to scope the problem, propose the solution, implementation (in multiple iterations), and online production-ready features
优先资格
Hardware knowledge: RTL Coding capability; Makefile Coding capability; SOC Design know-how; Physical Design know-how; etc—enough to understand user context and data (no requirement to be a chip designer)
Web development: lightweight UIs, internal portals, or full-stack slices (e.g. React/TypeScript, FastAPI + frontend) for AI features
AI 洞察
优缺点分析
- 英伟达在AI和GPU领域的领导地位，技术氛围浓厚，项目前沿
- 工作内容结合AI与硬件，差异化竞争力强，职业护城河高
- 接触大规模芯片设计真实场景，技术挑战有趣且实际
- 薪资福利优厚，股票期权潜在收益高
- 需要快速学习硬件领域知识（如RTL、SOC设计），有一定门槛
- AI技术迭代快，需持续跟进最新框架和工具
- 跨团队协作要求高，需平衡AI研发与硬件工程流程
- 适合有AI应用开发经验、对硬件领域有好奇心、愿意深入解决实际问题、追求技术深度和行业影响力的工程师
角色解读
- 深耕AI Agent和RAG技术，成为LLM应用架构专家
- 横向扩展硬件知识，发展为AI+芯片设计领域的稀缺复合型人才
- 可向技术管理路线发展，带领AI赋能硬件团队
- 设计和运营基于LLM的AI服务，包括API、异步任务、流式响应，并与内部工具集成
- 构建RAG知识系统，涵盖分块、嵌入、向量检索、重排序等环节
- 开发用于SOC设计任务的AI代理，利用LangChain等框架实现自动化工作流
- 与硬件工程师协作，将AI解决方案落地到芯片设计流程中
- 扎实的Python编程能力和服务化经验（REST/gRPC、容器化部署）
- 熟练使用LLM应用框架（如LangChain）和RAG技术（向量数据库、检索评估）
- 了解编码代理和IDE工作流（如Claude Code），具备软件工程最佳实践
- 优秀的沟通能力，能与非AI领域的硬件团队高效协作
申请策略
- 关注英伟达的技术博客和开源项目，面试中展现对AI+硬件结合的热情
- 准备案例说明自己如何通过AI提升团队效率或工作流自动化
- 突出LLM应用开发项目经验，特别是RAG、Agent、API服务化相关
- 强调Python、LangChain、向量数据库等关键技术栈的实际使用
- 如有硬件背景或对芯片设计的了解，务必提及
- 展示软件工程素养：测试、CI/CD、性能优化等
- 学习基础知识：RTL、Makefile、SOC设计流程，便于和硬件团队对话
- 了解LangChain、Claude Code等框架的实践用法，可做小项目练手
面试指南
- 对于技术问题，遵循STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出具体贡献和量化成果
- 对于协作问题，强调主动沟通、简化技术概念、共同目标导向
- 对于开放性问题，展示思考过程，先澄清问题范围，再提出方案
- 请描述你设计的一个LLM应用，包括架构、技术选型和遇到的挑战
- 如何构建一个高效的RAG系统？你如何评估其性能？
- 你如何与缺乏AI背景的工程师协作？请举例
- 解释LangChain中的Agent和Tool概念，以及你如何使用它们
- 你对SOC设计流程了解多少？AI如何优化它？
匹配度报告
75
综合匹配度
英伟达AI应用工程师：前沿技术栈、高成长性、薪资优厚，但现场办公且可能高强度。
适合人群
最适合追求技术前沿、重视职业成长和个人发展的求职者，愿意为挑战性工作投入时间。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利匹配
85较高
英伟达薪资福利在行业内有竞争力，但职位信息未明确具体薪资和福利，整体补偿性较高。
薪资信号未披露 (35K-55K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿AI技术（LLM、RAG、Agent）与硬件结合，技能成长空间极大，发展前景好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、LangChain、Claude Code、AI Agent、Vector DB、SOC Design Automation
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
职位仅提及现场办公，未注明弹性工作或远程选项，可能工作强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
85较高
英伟达引领AI芯片革命，职位直接贡献于AI赋能硬件设计，行业意义重大。
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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