顶尖实习-大模型芯片设计能力研究员-MiMo-实习

职位描述
让大模型理解设计需求、调用 EDA 工具并完成芯片设计任务，是我们正在探索的方向。你将加入 MiMo 基础大模型团队，与算法研究员及芯片工程师紧密合作，围绕真实的设计、验证和优化问题，探索 AI for Chip / EDA，提升模型的专业推理与 Agent 能力。当前工作以数字芯片为主。
你会做什么？
1、芯片场景探索：与芯片团队紧密合作，围绕 RTL 生成与验证、逻辑综合及 PPA 优化等任务，梳理真实工程问题、设计流程和可用数据，探索大模型在芯片设计中的能力边界；
2、模型能力提升：参与芯片领域训练数据与任务体系的构建，研究自动化数据生成及评测方法，与算法团队协作提升 MiMo 的专业推理、工具使用与 Agent 能力；
3、EDA 环境建设：搭建可执行、可复现的数字芯片设计流程，接入 EDA 工具，实现流程自动化，支持模型完成设计、验证与迭代优化；
4、实验与效果验证：参与模型训练与评测实验，分析失败案例及工具反馈，验证数据与任务设计对模型能力的影响，持续迭代研究方案。

职位要求
我们希望你是这样的人：
1、电子工程、集成电路、微电子、计算机等相关专业本科及以上在读，对大模型与 AI for Chip / EDA 有浓厚兴趣；
2、具备数字电路与芯片设计基础，熟悉 Verilog / SystemVerilog，在 RTL、ASIC 或 FPGA 等方向有项目、科研或实习经历；
3、理解数字芯片设计流程，做过或有能力独立跑通小规模设计从 RTL、仿真验证、逻辑综合到布局布线及时序分析的完整流程，熟悉至少一种芯片设计或验证工具；
4、具备良好的计算机基础与工程实践能力，熟悉 Python、Linux 和命令行操作，能够完成服务器环境配置、自动化脚本开发与常见问题排查，了解 Docker 等容器化工具；
5、具备良好的自驱力、学习能力与沟通协作能力，能够主动推进探索性问题。
加分项：
1、有模拟或射频电路设计与仿真经验，使用过 Cadence Virtuoso、Spectre 等工具；
2、有 EDA 流程自动化、开源芯片工具链或工程工具开发经验；
3、了解大模型基础知识，有 Agent、模型训练或评测相关实践，或有使用 AI 编程工具解决工程问题的经验。