Senior Digital Design Engineer SoC und AI (f/m/d)

Hauptverantwortlichkeiten

• Übernahme der technischen Verantwortung für interne Engineering-Tools und deren bestehende Codebasen. Entwicklung von Erweiterungen, Behebung von Defekten, Pflege der Dokumentation, Management von Releases und kontinuierliche Unterstützung des Engineering-Teams.
• Entwicklung und Validierung von KI-gestützten Workflows, die Produktanforderungen in Spezifikationen für jede Engineering-Disziplin übersetzen. Zusammenarbeit mit Fachexperten, um die Rückverfolgbarkeit zu den ursprünglichen Anforderungen zu gewährleisten und Abhängigkeiten sowie Anforderungsänderungen zu verwalten.
• Aufbau von automatisierten Tests und Review-Workflows zur Bewertung der Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit der generierten Spezifikationen. Sicherstellung, dass die Ergebnisse von den verantwortlichen Ingenieuren geprüft und genehmigt werden können.
• Übersetzung von Benutzerfeedback in Tool-Verbesserungen, Aufrechterhaltung der Integrationen in Engineering-Workflows und Evaluierung zusätzlicher AI/LLM-Anwendungen für die Anforderungsanalyse, Dokumentation, RTL-Entwicklung und Verifizierung.
• Übersetzung von System- und Produktanforderungen in digitale Spezifikationen und Mikroarchitekturen. Entwicklung von RTL in Verilog/SystemVerilog und Integration von eingebetteten Prozessoren, Speichern, Peripheriegeräten, Registerkarten und On-Chip-Bussen in Mixed-Signal SoCs.
• Verantwortung für digitale Designaktivitäten einschliesslich Lint, CDC/RDC-Analyse, Synthese, statische Timing-Analyse und Low-Power-Design. Unterstützung der physischen Implementierung und des Timing Closure.
• Zusammenarbeit mit System-, Analog-, Verifizierungs-, Firmware- und Physical-Design-Teams bei der SoC-Integration, Clock- und Reset-Architekturen, Mixed-Signal-Schnittstellen, Design-Reviews und Verifizierungsplanung.
• Unterstützung beim Silicon Bring-up, Labor-Debugging und der Produktvalidierung während des Übergangs zur Massenproduktion.
• Nachgewiesene praktische Erfahrung in der Entwicklung und Integration von KI-basierten Tools in IC-Design-Workflows ist erforderlich. Kandidaten müssen implementierte Lösungen in Bereichen wie Requirements Engineering, Spezifikationsgenerierung, RTL-Design, Verifizierung oder Design-Flow-Automatisierung nachweisen können.
• MSc oder PhD in Elektrotechnik, Mikroelektronik, Computer Engineering oder einem verwandten Bereich.
• In der Regel 5+ Jahre relevante Erfahrung im digitalen IC/SoC-Design, mit Erfahrung in der Begleitung von Designs von der Spezifikation bis zum erfolgreichen Silicon.
• Starke praktische Erfahrung mit Verilog/SystemVerilog, RTL-Design und der Integration digitaler Subsysteme.
• Fundiertes Verständnis von SoC-Architekturen, einschliesslich eingebetteter Prozessoren, Speicher, Peripheriegeräten, Registerarchitekturen und On-Chip-Bussen wie AMBA AHB/APB.
• Erfahrung mit Lint, CDC/RDC, Synthese, statischer Timing-Analyse und Timing Closure, zusammen mit einem Verständnis von Clock/Reset-Architekturen und Low-Power-Design-Techniken.
• Praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung und die Fähigkeit, eine bestehende Anwendungs-Codebase zu verstehen, zu warten und zu erweitern, einschliesslich Versionsverwaltung, Testing, Debugging, Dokumentation und Release-Management.
• Kenntnisse in Python oder vergleichbaren Programmiersprachen für die Engineering-Automatisierung und Tool-Integration; Vertrautheit mit Tcl ist ein Vorteil.
• Fähigkeit, kontinuierliche Verantwortung für ein internes Tool zu übernehmen, Verbesserungen mit seinen Benutzern zu priorisieren sowie Softwareprobleme zu untersuchen und zu lösen.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Analog/Mixed-Signal-, Verifizierungs-, Firmware- und Physical-Design-Teams, einschliesslich Silicon Bring-up und Debug.
• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz, klare Kommunikation und die Fähigkeit, effektiv in einem internationalen Engineering-Team zu arbeiten.
• Fliessendes Englisch.

Bevorzugte Erfahrung

• Mixed-Signal SoCs für Power-Management oder Wireless-Power-Anwendungen, eingebettete MCU-Architekturen und moderne EDA-Design-Flows.
• Entwicklung von LLM-Anwendungen unter Verwendung von Model-APIs, Retrieval-Augmented Generation oder Tool-Integration, mit Evaluierung der Ausgabequalität und Zuverlässigkeit.
• Requirements-Management-Systeme, Dekomposition von Produktanforderungen über Engineering-Disziplinen hinweg, Traceability und Change Management.
• KI-gestützte Softwareentwicklung, einschliesslich unabhängiger Überprüfung, Debugging und Testen von generiertem Code.

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