Vereinigte Staaten
Temple Health
Tenstorrent
AI/ML Physical Design Flow Engineer
Vereinigte Staaten
Santa Clara, California, United States · Fort Collins, Colorado, United States · Austin, Texas, United States
Python
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Über die Stelle
Tenstorrent ist branchenführend bei modernster KI-Technologie und revolutioniert Leistungserwartungen, Benutzerfreundlichkeit und Kosteneffizienz. Da KI das Paradigma des Computings neu definiert, müssen sich Lösungen weiterentwickeln, um Innovationen in Softwaremodellen, Compilern, Plattformen, Netzwerken und Halbleitern zu vereinen. Unser vielfältiges Team von Technikern hat aus dem Nichts eine leistungsstarke RISC-V-CPU entwickelt und teilt eine Leidenschaft für KI und den tiefen Wunsch, die bestmögliche KI-Plattform aufzubauen. Wir legen Wert auf Zusammenarbeit, Neugier und Engagement für die Lösung komplexer Probleme. Wir erweitern unser Team und suchen Mitarbeiter aller Erfahrungsstufen.
Tenstorrent sucht einen Physical Design Engineer, der funktionsübergreifende Anstrengungen leitet, um komplexe Herausforderungen im Physical Design zu lösen und End-to-End-RTL-zu-GDS-Methoden über fortschrittliche Knoten hinweg zu entwickeln, mit einem starken Fokus auf PPA- und Laufzeitverbesserungen. Der Ingenieur wird KI/ML-gesteuerte Lösungen in Produktions-Physical-Design-Flows architektonisch gestalten, integrieren und bereitstellen, benutzerdefinierte CAD-Tools erstellen und mit internen Teams und EDA-Anbietern zusammenarbeiten, um ML-fähige Funktionen der nächsten Generation voranzutreiben.
Was Sie lernen werden
Diese Position ist hybrid und basiert in Santa Clara, CA, Austin, TX oder Fort Collins, CO.
Wir begrüßen Kandidaten mit verschiedenen Erfahrungsstufen für diese Rolle. Während des Interviewprozesses werden die Kandidaten für das entsprechende Niveau bewertet, und die Angebote werden diesem Niveau entsprechen, das von dem in dieser Ausschreibung abweichen kann.
- Wie KI/ML-gesteuerte Methoden über verschiedene Produkte und fortschrittliche Technologieknoten hinweg in realen Produktions-Flows skaliert werden.
- Neue Wege, klassische EDA-Algorithmen mit modernen ML-Techniken zu verbinden, um PPA- und Laufzeitgrenzen zu verschieben.
- Best Practices für die Bereitstellung, Validierung und Überwachung von ML-Modellen in CAD-Produktionsumgebungen.
- Wie man ML-fähige EDA-Tools der nächsten Generation beeinflusst und tiefgreifend mit funktionsübergreifenden Teams (PV, Extraktion, Timing, DFT) zusammenarbeitet.
Diese Position erfordert Zugang zu Technologie, die eine US-Exportlizenz für Personen erfordert, deren jüngstes Land der Staatsbürgerschaft oder des dauerhaften Wohnsitzes eine US-EAR-Landesgruppe D:1, E1 oder E2 ist.
Dieses Stellenangebot steht unter dem Vorbehalt, dass der Bewerber berechtigt ist, auf US-exportkontrollierte Technologie zuzugreifen. Aufgrund der US-Exportgesetze, einschließlich derer, die in den US-Export Administration Regulations (EAR) kodifiziert sind, ist das Unternehmen verpflichtet, die Einhaltung dieser Gesetze bei der Übertragung von Technologie an Staatsangehörige bestimmter Länder (wie EAR-Landesgruppen D:1, E1 und E2) sicherzustellen. Diese Anforderungen gelten für Personen, die sich in den USA und in allen Ländern außerhalb der USA befinden. Da die angebotene Position direkten und/oder indirekten Zugang zu Informationen, Systemen oder Technologien hat, die diesen Gesetzen unterliegen, kann das Angebot von Ihrem Staatsbürgerschafts-/dauerhaften Wohnsitzstatus oder Ihrer Fähigkeit, eine vorherige Lizenzerteilung vom US-Handelsministerium oder der zuständigen Bundesbehörde zu erhalten, abhängig sein. Wenn eine Anstellung aufgrund von US-Exportgesetzen nicht möglich ist, wird jedes Stellenangebot zurückgezogen.
Wer Sie sind
- BS in Elektrotechnik oder Informatik (oder gleichwertige Erfahrung) mit 5+ Jahren Erfahrung in der CAD-Methodik für Physical Design bei fortschrittlichen Knoten.
- Nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Verbesserung von PPA und/oder Laufzeit bei taped-out Designs mit hoher Leistung und geringem Stromverbrauch.
- Praktische Erfahrung mit branchenüblichen EDA-Tools (z. B. Fusion Compiler) für Synthese, P&R, STA, Signoff und hierarchische Flows.
- Starke Python/Tcl- und Datenkenntnisse, mit Interesse oder Erfahrung in ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow) und der Fähigkeit, komplexe Projekte eigenständig zu leiten.
Was wir brauchen
- Leitung und Beteiligung an funktionsübergreifenden Anstrengungen zur Lösung komplexer Physical-Design-Herausforderungen über IPs, Projekte und fortschrittliche Technologieknoten hinweg.
- Entwicklung und Verbesserung von RTL-zu-GDS-Methoden, einschließlich Floorplanning, Synthese, P&R, STA, Signoff und Assembly.
- Architektur und Bereitstellung von KI/ML-gesteuerten Lösungen in Produktions-Flows zur Verbesserung der Effizienz von Ingenieuren, der Durchlaufzeit und der QoR.
- Optimierung von EDA-Tools und benutzerdefinierten CAD-Flows unter Verwendung datengesteuerter und ML-basierter Techniken in enger Zusammenarbeit mit Verifikations-, Extraktions-, Timing-, DFT-Teams und EDA-Anbietern.
Die Vergütung für alle Ingenieure bei Tenstorrent reicht von $100k bis $500k, einschließlich Basis- und variabler Vergütungsziele. Erfahrung, Fähigkeiten, Ausbildung, Hintergrund und Standort wirken sich alle auf das tatsächlich unterbreitete Angebot aus.
Tenstorrent bietet ein äußerst wettbewerbsfähiges Vergütungspaket und Sozialleistungen, und wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert.
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