长鑫存储智能产品验证研发(J17324)
任职要求
学历要求：博士 专业要求：微电子、计算机科学、AI、数学、电子信息工程等相关专业 其他要求： 1.专业背景： -精通数字、模拟电路验证方法论，熟悉UVM、SystemVerilog等验证框架 -具备AI在EDA验证领域的研究经验，如：强化学习生成测试向量、图神经网络优化时序收敛等 2.工具与技能： -熟练使用Python、Perl、TCL，掌握PyTorch、TensorFlow框架，有EDA工具（如Synopsy…
工作职责
1.AI验证工具开发： -研发基于大模型的智能验证工具，覆盖功能验证、时序验证及物理验证全流程，提升验证效率与精度。 -构建AI驱动的自动化测试生成系统，优化验证覆盖率并缩短验证周期。 2.缺陷预测与根因分析： -开发缺陷智能预测模型，通过数据挖掘与模式识别减少漏检/误检，实现验证结果精准溯源。 -验证流程优化，提前规避设计风险，降低后期迭代成本。 3.验证流程重构： -主导AI与传统EDA验证工具（如VCS、QuestaSim）的深度集成，推动验证流程标准化与智能化。 -探索形式化验证（FormalVerification）与AI结合的创新方法，突破复杂场景验证瓶颈。 4.跨领域协作： -联动设计团队、工艺团队及AI算法团队，推动验证工具落地适配。 -沉淀验证知识库，形成可复用的验证策略与案例模板。
1.AI工具开发与整合： -基于大模型技术（如NLP、强化学习），开发智能设计辅助工具，帮助Junior工程师快速提升设计能力，缩短学习周期。 -推动DTCO（设计-技术协同优化）、DFM（可制造性设计）、DFY（可良率设计）系统的AI化落地，实现设计自动化验证。 2.设计流程优化： -构建智能根因溯源系统，通过数据分析和AI算法快速定位设计缺陷，提升问题解决效率。 -优化电路设计全流程，缩短设计周期，主导约束驱动的设计方法学创新。 3.跨部门协作与落地： -与EDA工具团队、制造工艺团队紧密合作，推动AI工具在实际生产环境中的部署与应用。 -撰写技术文档和案例库，赋能团队技术能力提升。 4.前沿技术研究： -跟踪AI+EDA领域国际最新进展（如生成式设计、自适应优化算法），主导技术预研与专利布局。
1.前瞻性测试系统开发： -构建面向未来DRAM产品的智能测试平台，攻克超高速接口测试、3D堆叠结构（TSV）多物理场耦合分析等难题。 -研发AI驱动的动态测试策略引擎，实现测试用例自动化生成与覆盖率实时优化，测试效率提升。 2.缺陷预测与根因溯源： -开发基于深度学习的缺陷预测模型，提前识别潜在失效模式。 -构建多维度测试数据湖，融合电性参数、工艺波动与可靠性数据，实现缺陷根因的毫秒级定位。 3.测试流程创新： -主导AI与传统测试设备的深度集成，推动测试向量自主优化与自适应校准。 -开发面向存算一体（PIM）架构的功能-性能联合测试框架，突破近存计算场景下的验证瓶颈。 4.跨领域协同与标准制定： -联动设计团队建立测试约束左移机制，在架构设计阶段介入风险验证。 -参与JEDEC/IEEE测试标准制定，主导超低电压（VLP）测试方法论与车规级DRAM（AEC-Q100）可靠性验证规范提案。
1.负责平安智能AI产品交互和视觉设计，包括但不限于界面设计、图标设计宣传、海报设计等，打造具有品牌特色与高辨识度的视觉形象确保设计风格的一致性与连贯性。 2.建立并维护UX设计规范与交互标准，确保跨平台体验一致性和可用性原则，定义符合用户典型场景和交互习惯的产品体验架构，提升产品的易用性与吸引力。 3.深度理解产品需求与用户体验，将用户需求转化为切实可行的视觉呈现，与产品、研发等团队紧密协作，推动设计方案落地并验证 4.负责典型用户研究洞察和可用性测试和数据分析，通过用户旅程地图、可用性测试、数据分析等方法持续优化产品体验，验证设计假设并驱动体验升级 5.关注行业前沿设计趋势，定期收集、整理、分析优秀设计案例不断探索创新设计理念与表现形式，为团队注入新的设计灵感，推动公司整体视觉设计水平的提升，参与设计战略规划。
1. 负责拍摄功能/拍摄玩法/社区业务软件功能的产品规划、需求分析、产品设计，按版本有规划的迭代产品； 2. 通过竞品分析、拍摄场景的体验洞察、调研目标用户等方式，形成产品的功能特性规划，能够形成高价值、差异化的创新功能，帮助用户实现记录和分享美好生活的目标； 3. 能够和硬件部门密切合作，共同基于市场和销售目标形成合理的项目规划； 4. 负责和各部门对接项目软件需求，协调资源帮助实现项目目标，确保项目的进度和交付质量； 5. 在产品研发和迭代过程中持续在目标用户场景体验产品功能，发现问题并收集目标用户的痛点和需求，追求产品的极致体验。 6. 分析产品数据、用户数据，洞察用户使用情况，挖掘用户痛点，提出并验证产品优化方案，持续提升产品用户体验。