芯片设计/验证/DFT工程师

北京/成都/杭州/上海/深圳 · 校招 · 2027 届 · 本科

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任职要求

1. 熟悉ASIC芯片设计流程；
2. 熟悉System Verilog, Verilog等设计语言；
3. 熟悉Simulation, Synthesis, Lint, Formal Verification等流程和EDA工具的使用；
4. 熟悉Linux/Unix系统环境，精通Python, Ruby, Perl, TCL, C/C++, Makefile等至少一门编程语言；
5. 学习能力强，能快速适应新环境；良好的沟通能力和团队协同能力。
【加分项】
1. 熟悉ASIC芯片验证方法学，熟悉UVM/OVM；
2. 熟悉计算机体系结构，了解深度学习算法；
3. 有相关实习及项目经历。

岗位描述

1. 使用Verilog & System Verilog编写芯片RTL代码；
2. 搭建测试平台，产生测试向量验证芯片Function和Performance；
3. 使用综合工具产生网表，优化时序/面积，并参与分析后端布局布线的结果；
4. 使用Power分析工具优化芯片功耗；
5. 开发自动化流程提高芯片设计效率。
1. 熟悉ASIC芯片设计流程；
2. 熟悉System Verilog, Verilog等设计语言；
3. 熟悉Simulation, Synthesis, Lint, Formal Verification等流程和EDA工具的使用；
4. 熟悉Linux/Unix系统环境，精通Python, Ruby, Perl, TCL, C/C++, Makefile等至少一门编程语言；
5. 学习能力强，能快速适应新环境；良好的沟通能力和团队协同能力。

【加分项】

1. 熟悉ASIC芯片验证方法学，熟悉UVM/OVM；
2. 熟悉计算机体系结构，了解深度学习算法；
3. 有相关实习及项目经历。

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该岗位可能会问的问题

基于算法岗位的常见面试问题整理

请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）

类型专业能力·难度困难

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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖

你做过的最有深度的算法/模型项目是什么

类型项目经历·难度中等

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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）

过拟合是什么？怎么判断和解决

类型专业能力·难度简单

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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度

解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别

类型专业能力·难度中等

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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam

给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题

类型情景/案例·难度中等

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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整

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