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        "requirements_text": "# AI+EDA 应用开发工程师（物理实现方向）\n**经验要求：**2年以上\n**学历要求：**本科及以上\n**工作地点： 深圳 / 上海 / 西安\n## 职位描述\n我们正在探索 AI 在芯⽚物理实现流程中的实际应⽤，包括数据管理分析、流程⾃动化、参数寻优、结果预测及智能诊断。\n你将与物理设计团队合作，把机器学习、AI Agent 和软件工程能力应⽤到布局布线、时序收敛、PPA 优化等真实工程场景中。\n## 岗位职责\n1. 开发面向芯片物理实现的 AI 应用、数据平台及可视化工具。\n2. 探索机器学习在PPA预测及设计空间搜索中的应用。\n3. 开发专用 AI Agent 分析 EDA 日志、定位问题并辅助生成优化方案，落地真实的ai 应用\n4. 跟进业界AI+EDA前沿技术，协同前后端、验证、测试团队推进设计流程自动化、智能化改造，构建COT交付领域的AI技术壁垒，支撑多项目并行高效交付。\n## 任职要求\n1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、微电子、集成电路、电子工程等相关专业。\n2. 熟练使用 Python，有，具备良好的软件开发、数据处理和问题分析能力。\n3. 掌握机器学习/深度学习基础理论，熟悉PyTorch/TensorFlow任一框架，了解强化学习、智能体决策、特征工程等AI技术，具备AI模型训练与落地思维\n4. 对 AI+EDA、芯片设计自动化及物理实现智能化有浓厚兴趣。\n5. 具备以下任一类经验即可，无需同时满足：\n - **AI 应用开发方向：**有 AI Agent、RAG、Web 全栈、数据管理、平台开发或 UI/可视化设计经验，愿意深入芯片设计场景。\n - **AI4EDA/机器学习方向：**机器学习基础扎实，有使用 ML/RL 解决 EDA、芯片设计或工程优化问题的项目经验；有物理实现相关应用经验优先。\n - **物理实现/CAD 方向：**熟悉布局布线、STA、PPA 优化或 CAD 流程开发，具备 Python/Tcl 自动化经验；有 AI 应用实践者优先。\n## 加分项\n1. 熟悉 Fusion compiler、Innovus、PrimeTime 、 fusion compiler。\n2. 熟悉 PyTorch、Scikit-learn、LightGBM、Optuna、BoTorch 等工具。\n3. 有数字后端项目、先进工艺节点或芯片流片经验。\n4. 有强化学习、图神经网络、智能体工作流或多目标优化经验。\n5. 有可展示的 AI 产品、开源项目、技术文章或 AI4EDA 研究成果。\n## 我们更关注\n- 是否真正做过可运行、可验证的工程项目；\n- 是否能够快速理解芯片设计问题并将其转化为软件或算法方案；\n- 是否具备主动探索、快速学习和持续交付能力。",
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