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2026年，国内AI芯片公司对‘FPGA原型验证工程师’的需求，除了UVM和脚本能力，是否特别看重AI模型（如Transformer、CNN）硬件加速的验证经验？
2026年，芯片公司的‘应用工程师（AE）’岗位面试，通常会如何考察技术深度和客户支持能力的平衡？需要准备哪些技术案例？
2026年，想从互联网软件开发转行到‘芯片软件驱动/固件开发’，需要重点补哪些硬件和体系结构知识？面试会如何考察？
数字IC验证中，针对‘汽车功能安全’要求，在UVM环境中如何有效地实施并验证‘安全机制’（如ECC、锁步核、看门狗）？
使用Verilog-A/AMS对模拟IP（如PLL）进行数模混合仿真，在芯片级验证中，这套流程的效率和精度如何？有哪些常用的工具链？
使用开源RISC-V核（比如CVA6）在FPGA上搭建SoC，并添加自定义AI加速IP，作为面试芯片架构岗位的项目经历是否足够有分量？
2026年，芯片行业的‘模拟版图工程师’薪资和发展前景如何？相比数字后端，是不是更吃经验和工艺，但岗位需求更稳定？
2026年，国内‘EDA工具研发工程师’岗位的招聘火热，这个岗位对计算机背景和芯片背景的人分别有什么要求？发展前景和薪资相比芯片设计如何？
2026年，对于想进入‘量子计算控制芯片’领域的数字IC/FPGA工程师，需要提前学习哪些非常规的知识（如低温电子学、微波工程）？
想用FPGA做‘基于CNN的手写数字识别’作为入门项目，在MNIST数据集上，从软件模型训练到硬件部署（PYNQ或纯PL）的全流程是怎样的？
作为自动化/机械等非电类专业学生，想转行做‘FPGA开发’，该从何学起？需要先补模电数电吗？
数字IC验证中，使用Python搭建简易的参考模型（Reference Model）来比对DUT输出，有哪些高效的库和框架推荐？
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