FPGA萌新成长记我带了几年验证团队，招人时主要看三点：验证基本功、项目匹配度、学习潜力。AI模型硬件经验属于项目匹配度，但如果没有，其他两项强也可以。2026年国内AI芯片公司会更多，竞争也更激烈，有相关经验肯定占优。但很多公司其实有内部培训，愿意培养基础好的人。
建议你分两步走：一是继续巩固UVM和脚本，确保能流畅回答验证方法学问题；二是快速补充AI硬件知识，不用从头造轮子，可以看论文或开源项目（比如Google的TPU架构解读），理解AI加速器的典型模块（如矩阵乘法单元、激活函数模块）和验证挑战（比如数据重用性验证、功耗性能权衡）。
面试时主动引导话题，比如问面试官‘贵公司的AI加速器在验证中遇到的最大挑战是什么？’，然后结合自己的验证知识讨论解决方案。这能展现你的沟通能力和思考深度。如果决定补项目，优先选择与FPGA原型验证相关的，比如用FPGA搭建一个简单的神经网络推理验证平台，重点展示如何用Python生成测试向量、用UVM做自动化比对。注意别陷入硬件设计细节，紧扣验证主线。
从招聘方角度看，2026年这个岗位的需求会更偏向‘懂AI的验证工程师’。我们公司现在招人，如果两个人基础验证能力差不多，肯定优先选有AI加速器验证经验的。因为AI芯片迭代快，项目不等人，有经验的人上手就能分担任务。但话说回来，扎实的数字验证基础是根本，如果连UVM都玩不转，空有AI经验也没用。
所以针对你的情况，如果秋招时间紧，不如集中精力深化传统验证技能，把UVM机制、约束随机、覆盖率分析吃透，同时抽时间学习AI硬件架构基础（比如Transformer的注意力机制硬件实现、CNN流水线设计）。面试时可以坦诚说明缺乏项目经验，但强调自己快速学习的能力，并展示对AI验证难点的理解，比如如何验证稀疏计算、处理数据精度误差。
如果还有几个月时间，赶紧做一个AI相关的FPGA验证项目，哪怕是把开源AI加速器核跑起来，加一些定向测试和断言。项目重点突出验证方法，而不是硬件设计本身。
作为去年秋招进AI芯片公司的验证工程师，我的感受是：现在AI模型硬件验证经验确实是重要加分项，但并非绝对门槛。我们组里也有同事是从传统SoC验证转过来的，进来后边做边学。面试时面试官更看重你的验证思维和解决问题的能力，比如如何针对AI加速器设计验证计划、如何构建高效测试场景。如果你UVM和脚本基础扎实，能讲清楚验证环境搭建、覆盖率收敛这些核心点，竞争力依然不错。当然，如果时间允许，强烈建议补一个简单的AI加速器验证项目，哪怕是用FPGA实现一个CNN卷积层并验证它。不用追求多复杂，重点体现你理解AI计算的数据流、精度要求（比如定点量化）和性能验证方法。这能让你在面试时有话可说，展示学习能力。
另外，可以关注一下AI芯片验证的特殊性，比如激活函数、矩阵乘法的验证策略，以及如何用脚本自动化处理大量测试数据。这些知识即使没项目经验，提前了解也能帮你在面试中加分。
作为过来人，我的经验是：需求是分层的。对于FPGA原型验证工程师，核心价值在于利用FPGA平台快速对芯片设计进行硬件仿真和调试。因此，公司最看重的可能是：1. FPGA开发工具链熟练度（Vivado/Quartus）；2. 将大型设计成功移植到FPGA并进行分割、调试的能力；3. 脚本自动化能力以提升效率。AI模型硬件知识很重要，但初期你可能不需要深入到算法本身，而是需要理解加速器的基本架构（比如 systolic array, memory hierarchy），以便设计有效的原型验证测试向量和性能分析。所以，如果你没有直接的AI模型验证项目，但能展示出强大的FPGA原型实现和调试能力（例如，将一个小型CPU或DSP核成功在FPGA上跑起来并优化），同样很有竞争力。当然，如果能结合一点AI加速器背景就更好了。建议你优先巩固FPGA原型验证的实操技能，同时花时间了解一到两种主流AI加速器架构（如Transformer的硬件加速结构），知道验证的痛点在哪里，面试时就能有的放矢。
别慌，扎实的数字验证基础永远是根本，UVM和脚本能力是饭碗，这点不会变。AI模型硬件验证经验目前属于‘差异化竞争力’。对于2026届秋招，大公司校招可能会放宽要求，更看重你的学习能力和验证思维；但中小公司或追求即战力的团队，可能会直接要求相关经验。你的策略应该是：在简历和面试中，突出你传统SoC验证项目的深度，比如如何构建复杂验证环境、如何达到高覆盖率、如何定位棘手问题。同时，表现出你对AI加速器验证的强烈兴趣和快速学习能力。你可以通过MOOC（比如Coursera上深度学习或硬件加速的课程）、阅读经典论文（如Google的TPU架构论文）和关注Github上相关项目来快速构建知识框架，在面试中能侃侃而谈关键挑战（如定点量化验证、数据复用模式验证、稀疏性处理等）。如果时间来得及，补一个相关的项目肯定是最好的，哪怕是个人的学习项目。如果来不及，就把原理搞懂，证明你具备快速上手的潜力。
从招聘方的角度看，现在AI芯片公司的FPGA原型验证岗，对AI模型硬件加速的验证经验，确实从‘加分项’快速变成了‘重要项’甚至‘核心项’。原因很简单：产品核心就是AI加速器，验证团队必须懂业务。你只懂UVM和脚本，就像会开车但不知道目的地交通规则，很难高效发现架构级或算法硬件映射的深层bug。面试时，面试官一定会深入问及你对特定计算模式（比如矩阵乘、注意力机制）硬件实现的理解，以及如何设计验证场景去覆盖。如果缺乏这方面经验，竞争力会明显弱于有相关项目或背景的候选人。建议你立刻行动，不是泛泛学习理论，而是找一个开源的AI加速器项目（比如一些大学的RISC-V向量扩展项目或小型TPU设计），用你的验证技能去实际搭建一个针对它的验证环境，哪怕规模小，但完整走一遍数据流控制、计算精度、性能验证的流程。这个项目经历能极大弥补你简历的空白。
别慌，扎实的数字验证基础永远是你的基本盘，这比半吊子的AI知识重要。很多团队招人也是分层的，有些组确实做核心AI加速器验证，那肯定需要相关经验。但大型AI芯片公司里，FPGA原型验证团队可能更侧重于“系统级”的验证，比如芯片上电、总线互联、DDR、外设接口以及将AI加速器作为黑盒集成进SoC后的整体功能。这时候，你对AMBA协议、时钟复位、功耗管理、FPGA原型构建流程的经验就非常关键。面试时，清晰展示你在传统SoC验证中解决复杂问题的能力（比如死锁、性能瓶颈调试），同样能打动面试官。当然，如果JD明确写了，说明他们倾向有经验的人。你可以这么做：在准备时，主动学习AI加速器的基础架构（比如Transformer的注意力机制硬件实现大致思路），不用深究算法，但要理解硬件模块（计算阵列、缓冲、控制器）是如何协作的。面试时可以坦诚地说缺乏项目经验，但已经通过自学了解了关键概念，并强调你强大的学习能力和验证基本功，能快速切入新领域。同时，海投时可以优先投那些JD要求相对宽泛，或者团队规模可能较大的公司，先入行再内部转岗也是一种策略。
从我个人在几家AI芯片公司面试和工作的经验来看，2026年对这个岗位的需求，AI模型硬件加速的验证经验会从“加分项”快速变成“硬门槛”。原因很简单，产品核心就是AI加速器，验证团队必须懂它。你只懂UVM和脚本，就像会熟练使用螺丝刀，但不知道要组装的是发动机还是自行车。面试官会默认你需要理解计算图划分、数据流、稀疏性、不同精度（FP16/INT8）处理等概念，才能设计出有效的验证场景。缺乏相关经验，竞争力会大打折扣，很可能在简历筛选或技术一面就被卡住。我建议你立刻行动补项目，不要泛泛学理论。最佳路径是：1. 在GitHub找开源的简单AI加速器RTL代码（比如一个小型CNN加速器）。2. 用你的UVM技能为其搭建验证环境，重点模拟数据从DRAM加载、经过计算单元、写回的全过程。3. 用Python写参考模型（可以用PyTorch搭建相同功能的网络），进行自动比对。这个过程能让你直面数据格式转换、权重加载、指令调度等真实问题。一个月集中攻坚，做出一个能讲清楚细节的项目，面试时就有底气了。
从招聘方角度说两句。我们部门今年招FPGA验证，JD里写AI经验是‘优先’，不是‘必须’。但实际筛简历时，有相关经验的候选人肯定更受关注。原因很简单：AI加速器验证周期紧，架构变化快，有经验的人上手就能分担任务。如果你只有传统SoC验证经验，我们需要额外评估你的学习能力和迁移成本。
所以竞争力取决于其他方面有多‘扎实’。比如，你UVM是否真正吃透（sequence/coverage建模能力）、脚本是否用来解决过复杂问题（自动化流、数据后处理）、是否深入理解协议（AXI等）。如果这些都很强，面试时表现出对AI验证的强烈兴趣和学习计划，也有机会。
如果时间够（比如还有几个月），补一个AI相关项目肯定更好。建议选小切入点，比如专门验证一个矩阵乘法单元或量化模块，把验证方法学（self-checking、断言、性能验证）体现清楚，比泛泛了解模型更有说服力。
我去年秋招面了五六家AI芯片公司，FPGA验证岗基本都问了AI加速器相关的问题。面试官倒不是非要你做过完整的项目，但一定会考察你对AI硬件基础概念的理解，比如数据流、稀疏性、量化这些。如果你完全没接触过，聊起来会有点吃力。建议至少把CNN和Transformer的基本计算流程、常见硬件架构（比如脉动阵列、NVDLA-like的设计）搞清楚，能说出验证这类模块的难点（比如数据复用、带宽瓶颈、精度误差分析）。不用重新做项目，可以找开源加速器（比如VTA）的验证环境跑一跑，重点理解验证策略和覆盖率点。有传统SoC验证基础是加分项，但AI芯片的验证场景差异大，得让面试官觉得你有能力快速切入。
另外，很多公司用FPGA做AI芯片的原型验证，其实更看重系统级调试能力，比如软硬件协同、性能 profiling。如果你在项目里体现过这类能力，即使不是AI场景，也可以重点准备。
作为过来人，我的建议是：别慌，但必须立刻行动。扎实的数字验证基础（UVM、脚本、覆盖率）是你的底盘，非常重要，没有这个你连简历关都过不了。但AI模型硬件验证经验是你的‘差异化优势’。现在很多应届生都有传统SoC验证项目，同质化严重。如果你能展示出对AI加速器验证的理解，哪怕只是一个课程项目，都能让你脱颖而出。面试官也知道应届生不可能有流片经验，他们看重的是你的学习能力和对方向的热情。所以，竞争力可以拆解为：基础验证能力（必须扎实） + AI加速器知识（最好有）。如果缺乏后者，你需要在面试中强烈表达出你的学习意愿和快速学习能力，并展示你已经通过自学了解了哪些关键概念（比如你可以聊聊Transformer里注意力机制的硬件实现难点）。当然，最稳妥的还是花一两个月做一个相关的项目，不用太复杂，但一定要完整，能讲清楚来龙去脉。这会极大增加你的信心和面试通过率。
从招聘方的逻辑给你分析一下。2026年，AI芯片公司的产品迭代会更快，模型也更复杂。他们招FPGA原型验证工程师，核心目的是为了在流片前，用FPGA尽可能真实地跑AI模型和工作负载，发现系统级bug、评估性能功耗。所以，你的价值不在于会不会UVM（那是基础工具），而在于你能不能理解AI模型在硬件上是如何被加速的，并设计出有效的验证场景去覆盖它。如果你对AI模型硬件加速一无所知，你怎么设计有意义的测试向量？怎么分析结果对不对？怎么和算法、架构工程师沟通？所以，这个经验不是‘锦上添花’，是‘雪中送炭’。缺乏的话，除非你其他方面（比如芯片架构、低功耗验证、复杂总线）经验极其突出，否则竞争力确实不强。赶紧补项目是最高效的方式。可以关注一些线上课程或者开源项目，重点搞懂数据流、计算精度（FP16/INT8）、以及如何用脚本自动化整个模型到硬件的验证流程。
