Cadence作为全球电子设计自动化（EDA）领域的领导者，其SKILL语言作为Lisp方言的扩展，是Cadence工具集的核心 scripting 语言，广泛应用于芯片设计、验证、物理实现等全流程的自动化与效率提升，近年来，随着半导体产业对设计效率、智能化需求的激增，掌握Cadence SKILL的工程师在就业市场上展现出极强的竞争力，相关岗位招聘需求持续攀升，成为电子设计领域的高薪紧缺职位之一。
从行业需求来看,Cadence SKILL工程师的招聘主要分布在半导体设计公司、EDA工具厂商、芯片设计服务外包公司等，EDA厂商如Cadence自身、中微半导体等企业对SKILL人才的需求最为迫切，主要用于工具开发、功能优化和客户技术支持；而芯片设计公司（如海思、紫光展锐、英伟达等）则更多利用SKILL进行设计流程自动化、脚本开发与定制化工具链搭建，以应对复杂芯片设计带来的效率挑战，随着AI在EDA领域的渗透，具备SKILL与Python双技能，且了解机器学习算法的复合型人才更受青睐，薪资水平普遍高于传统岗位。
在技能要求方面,Cadence SKILL招聘通常分为“工具开发”与“设计应用”两大方向，工具开发类岗位要求应聘者精通SKILL语言底层机制，如面向对象编程、动态链接库调用、图形界面开发（SKILL GUI）等，并熟悉Cadence工具架构（如Virtuoso、Encounter、 Spectre等）的二次开发能力，需具备C/C++/Python等跨语言开发经验，以及较强的算法设计与问题解决能力，设计应用类岗位则更侧重SKILL在具体设计场景的落地能力，例如使用SKILL编写脚本实现版图参数提取（PEX）、设计规则检查（DRC）自动化、仿真流程批处理、数据格式转换等，要求应聘者熟悉数字/模拟/射频芯片设计流程，并能结合设计痛点开发定制化工具，熟悉Linux操作系统、版本控制工具（如Git）、脚本调试与性能优化也是普遍要求。
针对不同经验层次的应聘者,招聘要求也存在差异，初级岗位（1-3年经验）通常要求掌握SKILL基础语法，能独立完成简单脚本开发，并有参与过芯片设计全流程或特定模块（如后端物理验证）的经验；中级岗位（3-5年经验）需具备复杂项目开发能力，能主导设计流程自动化工具的开发与维护，解决跨工具链协同问题；高级岗位（5年以上经验）则需深入理解EDA工具内核，具备技术方案规划与团队管理能力，能推动设计方法学创新，例如基于SKILL构建AI驱动的参数优化引擎或智能布局布局系统。
薪资水平方面,Cadence SKILL工程师的薪酬受地域、企业类型及个人能力影响较大，在国内一线城市（如上海、深圳、北京），应届硕士毕业生起薪通常在25-40万元/年，3-5年经验工程师可达40-70万元/年，5年以上资深工程师或技术专家年薪普遍超过80万元，部分头部企业或稀缺岗位甚至突破百万，相比之下，二三线城市薪资水平约为一线的70%-80%，但整体仍高于传统IC设计岗位。
职业发展路径上,Cadence SKILL工程师可向“技术专家”或“技术管理”双通道发展，技术专家方向可深耕EDA工具开发，成为工具架构师或算法工程师；技术管理方向则可转向设计方法学团队负责人、流程优化经理等岗位，或转型为技术售前/售后支持，提供高端客户解决方案，随着国产EDA的崛起，具备SKILL开发经验的人才在本土企业中也拥有广阔的转型空间，参与国产工具的自主研发。
以下为Cadence SKILL岗位核心技能需求概览：
| 技能类别 | 具体要求 |
|---|---|
| 编程语言 | 精通SKILL语言，熟悉Lisp语法特性；掌握C/C++/Python（跨工具开发或AI场景优先） |
| EDA工具掌握 | 熟悉Virtuoso、Encounter、Spectre、Xcelium等Cadence工具架构与二次开发方法 |
| 设计流程经验 | 数字/模拟/射频芯片设计全流程经验，了解DRC/LVS/PEX/仿真等环节痛点 |
| 系统与工具 | 熟练使用Linux操作系统，掌握Git/SVN等版本控制工具，了解脚本性能优化技巧 |
| 软技能 | 良好的问题分析与解决能力，较强的沟通协作能力，技术文档编写能力 |
相关问答FAQs
Q1：非科班出身，如何转行成为Cadence SKILL工程师？
A1：转行需分三步走：系统学习SKILL语言基础，通过Cadence官方文档、在线教程（如Cadence Community）及实战项目（如编写简单脚本提取版图信息）掌握核心语法；补齐半导体设计基础知识，推荐阅读《CMOS集成电路设计》等教材，了解芯片设计流程与关键环节（如版图设计、仿真验证）；通过实习或开源项目积累经验，例如参与GitHub上的EDA相关开源项目，或尝试用SKILL解决实际设计问题（如自动化生成测试报告），考取Cadence相关认证（如CDNS认证工具开发工程师）可提升竞争力。
Q2：Cadence SKILL与Python在EDA开发中如何选择？
A2：两者定位不同，需结合场景选择：SKILL是Cadence工具的“原生语言”，可直接调用工具内核API，深度控制工具行为（如Virtuoso版图编辑器操作），适合需要与Cadence工具深度集成的开发；Python则凭借通用性强、生态丰富（如NumPy/Pandas数据处理、机器学习库）的优势，常用于跨工具链集成、数据分析与AI模型开发，在实际项目中，常采用“Python+SKILL”混合开发模式：用Python处理数据流与上层逻辑，SKILL实现工具底层交互，兼顾开发效率与性能，对于专注于Cadence工具生态的岗位，SKILL是必备基础；若涉及AI驱动EDA或跨平台开发，Python则需同步掌握。
