R&D Analog Designer & Data Scientist

R&D:
Analog Designer & Data Scientist – Spaceman
Divisione Move Silicon – Move S.p.A.
Chi siamo
Move Silicon è la business unit di Move S.p.A. dedicata allo sviluppo di chip integrati per il mercato dei semi-conduttori.

Parallelamente alla progettazione micro-elettronica classica stiamo sviluppando Spaceman, una piattaforma di Electronic Design Automation basata su tecniche di machine-learning per supportare i progettisti analogici nella generazione, ottimizzazione e verifica automatica di circuiti integrati. Spaceman si integra nei principali ambienti EDA, tra cui Cadence, Synopsys e Siemens, e ha l’obiettivo di trasformare specifiche circuitali in blocchi analogici ottimizzati e verificati, riducendo drasticamente il tempo necessario per progettare IP analogiche.

Tutte le sezioni del software, compresa quella algoritmica sono state progettate in-house ad hoc per la specifica applicazione. La nostra visione è ambiziosa: contribuire a portare AI, automazione e generative design nel cuore del processo di progettazione analogica dei semiconduttori, un campo rimasto praticamente incontaminato da questi sviluppi a causa di peculiari difficoltà dell’ambito.

La posizione
A seguito di PoC con esiti positivi con importanti player del mercato dei semiconduttori, Spaceman sta entrando in una fase di evoluzione da piattaforma R&D a prodotto vendibile. Allo stesso tempo, la piattaforma presenta ancora numerosi temi di ricerca da approfondire ed estendere: architetture di reti neurali per modellare dataset elettrici, strategie di campionamento in spazi di variabili ad alta dimensionalità, tecniche per migliorare la convergenza delle simulazioni, metodi di ottimizzazione più efficienti e approcci per sfruttare in modo strutturato gli insight circuitali sulle topologie in esame.

Cerchiamo una figura con background in microelettronica e forte interesse per data science, machine learning, statistica, AI e ottimizzazione applicate a problemi CAD/EDA. Il ruolo è pensato per un ingegnere elettronico con attitudine multidisciplinare, capace di comprendere il problema applicativo in profondità e contribuire allo sviluppo di soluzioni algoritmiche ad hoc. La figura lavorerà all’interno del team R&D, composto da profili con background eterogenei, contribuendo alla prototipazione di nuove tecniche, algoritmi e strategie.

Le soluzioni più promettenti potranno poi essere trasferite nel prodotto. Tra i temi futuri di interesse rientrano anche l’estensione dell’approccio a IP di maggiore complessità, l’uso di agentic AI per la composizione di blocchi generati da Spaceman e, in prospettiva, attività legate al layout, come la stima di reti parassite per simulazioni post-layout e il layout automatico. Per questo ruolo sono fondamentali curiosità scientifica, capacità di studio autonomo, pensiero critico, problem solving e propositività.

Cerchiamo una persona che voglia pensare, studiare, capire e progettare soluzioni nuove per problemi complessi, collaborando in modo profondo con gli altri membri del team.

Responsabilità principali

Contribuire alla ricerca e allo sviluppo di nuove tecniche per l’automazione del design analogico.

Proporre idee, modelli e strategie per affrontare i problemi R&D legati a Spaceman.

Realizzare PoC e prototipi per validare nuove soluzioni algoritmiche.

Lavorare su temi di modellazione, ottimizzazione, campionamento, convergenza delle simulazioni e sfruttamento degli insight circuitali.

Valutare robustezza, generalità e scalabilità delle soluzioni proposte.

Studiare e approfondire autonomamente nuove metodologie utili alla risoluzione dei problemi affrontati.

Collaborare con membri del team R&D con background eterogenei per giungere ad una soluzione soddisfacente.

Interfacciarsi con il team software per valutare la mantenibilità e l’implementabilità delle soluzioni sviluppate.

Contribuire al trasferimento delle tecniche R&D più promettenti verso il prodotto.

Requisiti
Must-have

Laurea magistrale in Ingegneria Elettronica o disciplina affine.

Forte interesse per l’automazione del design analogico e per applicazioni CAD/EDA in microelettronica.

Forte interesse per data science, machine learning, ottimizzazione,…