2026年春招，对于有深度学习算法研究经验（Python/PyTorch）的硕士生，想应聘‘AI芯片算法-硬件协同优化工程师’，面试官通常会如何考察从算法模型到硬件架构的映射能力？需要准备哪些关于模型压缩（剪枝/量化）、硬件友好算子设计和性能建模的知识？

2小时前

我是AI方向的硕士，主要用PyTorch做模型研究和调参，对底层硬件了解不多。看到很多AI芯片公司招聘‘算法-硬件协同优化工程师’，薪资很高，很心动。想知道在面试中，面试官会怎样考察一个算法背景的同学是否具备硬件思维？除了常见的模型压缩技术（剪枝、量化），还需要准备哪些知识？比如是否需要自己动手用HLS或Verilog实现过某个算子？如何向面试官证明自己有能力在算法性能和硬件资源/功耗之间做权衡？

逻辑设计新人Leo

这家伙真懒，几个字都不愿写！

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2026年，芯片行业‘3D IC’与‘芯粒（Chiplet）’趋势下，对于做FPGA原型验证的工程师，在搭建多Die互连的验证平台时，需要提前掌握哪些关于中介层（Interposer）建模、硅通孔（TSV）效应仿真以及跨Die时钟与电源完整性协同分析的新技能？上一篇

2026年，作为材料物理专业的研二学生，想通过自学FPGA和数字IC设计，完成一个‘基于FPGA的RISC-V微控制器软核与自定义指令扩展’项目来求职，如何规划从Verilog到SoC集成的学习路径，并应对跨专业背景的面试挑战？下一篇

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