人工智能工程师

围绕公司逻辑综合、布局布线、时序分析三大 EDA 产品线，负责领域大模型、行业知识库、EDA 业务智能体研发落地，完成 Agent 编排、工具调用、Prompt 工程、RAG 检索链路开发，落地参数推荐、时序故障定位、布线优化等场景应用；

依托公司自有 GPU 算力集群，负责私有大模型推理平台搭建、运维与性能优化，统筹各类自研大模型业务服务部署、扩容、版本迭代，完成模型微调、量化、推理加速等工程优化工作；

承接存量 AI 业务迭代，维护原有 DSO、传统深度学习算法模块，根据产品反馈完成原有 ML 算法调试、性能优化与 bug 修复；

跟踪 AI、EDA 交叉领域前沿论文与技术，完成模型选型、实验训练、效果评测，输出算法验证报告、技术文档；

协同 EDA 研发、产品、技术支持团队，对接前端芯片设计使用反馈，持续迭代大模型与智能体方案，完成算法产品化封装，满足工业软件稳定性、可运维要求；

梳理沉淀 EDA 领域专业知识库、行业语料，迭代优化向量库与检索策略，持续提升 RAG 系统问答准确率与业务适配能力

硕士及以上学历，人工智能、计算机、微电子、集成电路、EDA 相关专业；

扎实数理基础（微积分、线性代数、概率论），精通传统机器学习（决策树、SVM、集成学习、聚类等）与深度学习基础原理；

熟练 Python 编程，精通 Numpy/Pandas 等数据工具，熟练使用 PyTorch/TensorFlow 主流深度学习框架；

具备大模型落地实操经验，熟悉 RAG、LLM 微调、Agent 智能体开发、向量数据库，有 GPU 环境下大模型部署、推理调优实操经验；

可独立查阅英文技术文献，快速转化前沿技术落地至 EDA 业务场景；

具备算法从实验验证到线上服务落地全链路经验。 岗位加分项

掌握 C/C++ 编程，可实现大模型推理模块与 EDA 原生工具代码对接；

具备 EDA 工具开发、数字 IC 设计相关经验，熟悉综合 / 布线 / STA 时序业务场景；

精通大模型量化、算子优化，熟练 vLLM/TensorRT 等推理框架，有私有 GPU 集群推理平台搭建运维经验；

独立落地过行业私有知识库、企业 RAG 系统、行业领域智能体项目；

具有传统机器学习算法在工业软件量产落地项目经历