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OpenAI招验证工程师:年薪44.5万刀+股权

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OpenAI正在加码自研AI芯片。

近日,OpenAI官网公布了两个硬件岗位的招聘信息,分别为Design Verification Engineer(设计验证工程师)和SoC Engineer(片上系统工程师),工作地点均位于美国旧金山。

其中,设计验证工程师岗位的基本年薪为22.6万至44.5万美元,SoC工程师岗位的基本年薪则达到28.7万至48.5万美元。两个岗位均提供股权激励,符合条件的员工还可以获得绩效奖金。

从招聘岗位和职责来看,OpenAI正在围绕自研AI加速器,进一步搭建芯片设计、验证和系统集成团队。这也意味着,OpenAI的硬件布局正在从AI计算需求出发,向芯片底层设计和系统开发延伸。

先看设计验证工程师(Design Verification Engineer)。

根据OpenAI的招聘介绍,该岗位隶属于Hardware部门,主要负责下一代机器学习加速器的功能验证,确保芯片设计的正确性和可靠性。

具体工作覆盖多个层级,包括定制IP模块、计算与互连子系统、存储系统,以及完整SoC芯片的功能验证。工程师需要根据芯片架构和微架构规范制定验证计划,开发基于SystemVerilog/UVM的约束随机测试、定向测试和系统级测试平台,同时构建测试激励、检查器、监视器和计分板等验证基础设施。

此外,该岗位还需要负责回归测试、覆盖率分析、Bug定位和根因分析,并与芯片设计团队协作解决问题。

在任职要求方面,OpenAI希望候选人拥有电子工程、计算机工程或计算机科学相关专业的本科或硕士学历,并具备至少3年硬件验证经验。熟悉SystemVerilog、UVM,以及VCS、Questa、Verdi等仿真和调试工具,是重要的技术要求。

值得注意的是,招聘信息还特别提到了计算机体系结构、存储与缓存系统、一致性机制、片上互连以及机器学习计算单元等知识。这说明OpenAI需要的并不是单纯从事功能测试的工程师,而是能够理解复杂AI芯片架构、承担从IP到完整SoC验证任务的专业人才。

另一个岗位是SoC Engineer(片上系统工程师),其薪酬区间更高,基本年薪达到28.7万至48.5万美元,另有股权激励。

与设计验证工程师不同,这一岗位更加侧重芯片架构、RTL设计和系统集成,核心任务是参与OpenAI自研AI加速器的架构设计与实现。

从具体职责来看,SoC工程师需要负责处理器、片上互连、I/O接口及平台基础设施的开发,将不同芯片模块和第三方IP整合为完整的SoC系统。

招聘信息列出的技术方向相当具体,包括Arm Cortex-M和Cortex-A处理器、AMBA互连协议、AXI/APB总线、PCIe、Ethernet,以及高速SerDes和Die-to-Die互连技术。

此外,工程师还需要参与芯片启动与复位架构设计,负责IP集成、功耗管理、安全架构,以及芯片调试和测试功能的实现。工作范围不仅覆盖芯片流片前的验证,还包括硅片点亮(Silicon Bring-up)和流片后的调试。

这意味着,OpenAI希望招聘的SoC工程师能够贯穿芯片开发的多个阶段,而不只是负责某一个独立模块。

另一个值得关注的细节是,OpenAI在该岗位的职责中明确提出,需要利用自动化和AI辅助工具,加快芯片设计、IP集成、一致性检查和调试工作,同时保证工程质量。

换句话说,OpenAI不仅在招聘AI芯片设计人员,也希望将AI工具引入芯片开发流程本身。

从这两个岗位可以看出,OpenAI正在组建一支覆盖芯片设计与验证的硬件团队。

在团队介绍中,OpenAI提到了此前的Jalape?o项目,并表示其Hardware组织正在开发面向AI工作负载的定制硅芯片和系统级解决方案。团队希望通过芯片、系统、工具和开发方法的协同设计,为下一代前沿模型提供更快、更高效的计算硬件。

值得注意的是,这两个岗位的招聘信息并非只强调芯片设计能力。无论是设计验证工程师,还是SoC工程师,都需要与架构、RTL、软件、系统等不同团队密切合作。这反映出OpenAI对AI芯片的思考已经延伸至整个计算系统,而不是简单地开发一颗独立的处理器。

对于薪酬,两个岗位给出的待遇也颇具竞争力。设计验证工程师最高基本年薪44.5万美元,SoC工程师最高基本年薪48.5万美元,此外还有股权激励、符合条件的绩效奖金,以及医疗保险、401(k)退休计划、带薪育儿假等福利。

需要说明的是,上述薪酬区间为招聘页面公布的基本工资范围,实际薪酬会根据工作地点、专业知识、技能和经验等因素确定,并不等同于最终总包。

从AI模型到算力基础设施,再到芯片底层设计,OpenAI正在不断扩大其硬件能力的边界。此次招聘的两个岗位,恰好覆盖了AI芯片开发中非常关键的设计集成与功能验证环节。

当AI模型的规模和计算需求持续增长,掌握底层芯片设计能力,也正在成为AI公司构建长期算力竞争力的重要一环。

(来源:内容来自半岛体行业观察综合)

*免责声明:本文由作者原创。文章内容系作者个人观点,半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点,不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持,如果有任何异议,欢迎联系半导体行业观察。

END

今天是《半导体行业观察》为您分享的第4591期内容,欢迎关注。

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