CIPU芯片研发工程师

• 1. 架构规划与规格定义
• • 深入洞察云计算与AI业务发展趋势，精准提炼芯片核心诉求，参与CIPU芯片规格定义与系统架构设计；
• • 主导芯片软硬件接口规范制定，完成系统级建模与接口适配，构建高效协同的交互框架。
• 2. RTL设计与高质量交付
• • 负责核心算法与关键模块的RTL设计、编码实现与功能验证；
• • 运用先进设计方法论，确保模块在性能、功耗、面积（PPA）等多维指标上达到最优平衡；
• • 深度参与SoC集成与芯片全流程开发，保障设计高质量按期交付。
• 3. 系统验证与流片保障
• • 采用业界先进验证方法学，制定系统化验证策略及各层级验证计划；
• • 搭建多层次验证环境与仿真平台，建立完善的验证闭环体系，为芯片一次流片成功保驾护航。
• 1. 扎实的ASIC芯片设计功底
• • 精通数字电路设计原理，熟练掌握RTL编码规范与综合优化技巧；
• • 精通Verilog/SystemVerilog，具备复杂逻辑模块独立设计与实现能力；
• • 熟悉主流EDA工具链（VCS/Xcelium/Questa、Verdi、SpyGlass、Design Compiler、PrimeTime等），具备Debug复杂仿真波形、定位深层设计缺陷的能力。
• 2. 卓越的验证工程能力
• • 熟练掌握SV/UVM验证方法学及Constrained-Random验证思想，具备搭建可重用验证环境的能力；
• • 熟悉功能覆盖率与代码覆盖率驱动验证（CDV），能制定科学的验证计划并实现验证目标闭环；
• • 熟悉常见SoC协议（如AMBA、PCIe/CXL、Ethernet、DDR等），有协议VIP使用或开发经验者优先。
• 3. 敏锐的业务洞察与架构思维
• • 了解云计算基础设施架构，对存储、网络、安全或AI加速等至少一个领域有深入理解；
• • 具备系统级抽象能力，能将业务需求精准转化为芯片架构特性；
• • 对Chiplet、先进封装、异构集成等前沿技术保持关注。
• 4. 出色的协作能力与自驱力
• • 具备优秀的跨团队沟通能力，能在复杂项目中高效推进多方协同；
• • 对芯片研发充满热情，具备强烈的技术好奇心与持续学习意愿；
• • 英语读写流畅，能无障碍阅读国际顶会论文、芯片手册及技术标准。

AI能力要求：

• 1. 掌握核心概念：了解机器学习、深度学习、强化学习的基本原理，对AI在EDA工具中的应用、Agentic-AI工作流等核心概念有基本认知；
• 2. 拥抱AI变革：对AI技术重塑芯片设计流程保持高度敏感，主动探索AI在提升设计效率、验证效率、覆盖率及缺陷挖掘方面的潜力，愿意尝试“AI+验证”的新范式；
• 3. 探索人机协同：能快速上手并熟练运用AI辅助工具提升RTL设计与验证效率，乐于探索人机协同解决复杂验证难题的创新模式；

加分项:

• 1. 有CIPU/DPU/IPU、智能网卡、PCIe/Ethernet/DDR控制器或AI加速芯片相关研发经验者优先；
• 2. 熟悉RISC-V/ARM架构，或有处理器核设计、SoC集成经验者优先；
• 3. 具备芯片流片成功经验，完整经历过从架构定义到量产落地的全生命周期；
• 4. 有AI Agent辅助芯片设计/验证经验，或能利用大模型提升研发效能者优先；
• 5. 熟悉形式验证（Formal Verification）技术，能针对关键控制路径或安全敏感模块开展等价性检查与属性验证者优先；
• 6. 在DAC、DVCon等顶级会议或期刊发表过论文者优先。