Állás

Design Verification Engineer (hardver-verifikációs mérnök)

Egyéb • Hibrid • Teljes munkaidő • Amerikai Egyesült Államok New York City, USA

A Normal Computing Design Verification Engineert keres, aki a cég termodinamikai ASIC-jainak hardver-verifikációját végzi, testbench-eket fejleszt, és AI-alapú módszerekkel járul hozzá a verifikációs adatok minőségéhez.

Feladatok

  • ▹AI által generált tartalmak áttekintése, termékstratégia finomítása az ML csapattal együttműködve
  • ▹Belső hardverprojektek design-verifikációjának elvégzése
  • ▹EDA eszközök beállítása és kiértékelése, belső eszközhasználhatóság biztosítása
  • ▹Testbench környezetek, assertion-ök és lefedettségi mérések fejlesztése design-dokumentumok alapján
  • ▹Adatkészletek kurálása és annotálása, hogy a chip-specifikációk összekapcsolhatók legyenek konkrét tesztesetekkel
  • ▹Szigorú minőségi kritériumok kialakítása a verifikációs adatokhoz
  • ▹Adatbővítési módszerek és automatizált minőségbiztosítási ellenőrzések bevezetése
  • ▹Szintetikus adatok generálása AI-alapú módszerekkel
  • ▹Együttműködés az ML csapatokkal, hogy a szintetikus adatok valódi kihívást jelentsenek a verifikációs modelleknek
  • ▹Automatizált pipeline-ok építése a tesztadatok annotálásához és a chip-specifikációkhoz kapcsolásához
  • ▹Dokumentum-elemzés automatizálása (adatlapok, protokoll-specifikációk) a kontextuális címkézéshez

Elvárások

  • ▹5+ év tapasztalat digitális verifikációban vezető félvezető- vagy EDA-cégnél
  • ▹Magas szintű jártasság SystemVerilogban és UVM módszertanban
  • ▹Tapasztalat EDA verifikációs eszközökkel (vManager, Xcelium, Jasper)
  • ▹Python vagy Perl scriptelési jártasság
  • ▹Bizonyított szakértelem teljes körű design-verifikációban: tesztterv-készítés, stimulus-generálás, feature extraction
  • ▹Kiváló írásbeli és szóbeli kommunikációs készség

Soft skillek

Kiváló írásbeli és szóbeli kommunikációEgyüttműködési készség ML- és hardvercsapatokkal

A munkáltatóról

A Normal Computing olyan chipeket épít, amelyek a hőzajt akadály helyett számítási erőforrássá alakítják: a hagyományos determinisztikus tervezéssel szemben sztochasztikus, memórián belüli, aszinkron architektúrával 10-100-szor több AI-következtetést ér el dollár- és wattarányban. A csapat New York, Szilícium-völgy, London, Koppenhága és Szöul helyszínein dolgozik együtt, 85 millió dollár feletti tőkével vezető deep-tech befektetőktől.

Hasonló állások