设计芯片需要以下工程师：

高端芯片架构设计师：

负责设计高性能、低功耗的芯片架构，确保芯片在性能、功耗和面积之间取得最佳平衡。他们需要具备深厚的计算机体系结构知识，能够根据应用场景的需求，设计出最优的硬件架构。

芯片验证工程师：

负责芯片的功能验证和性能优化，确保产品在实际应用中的稳定性和可靠性。验证工程师需要熟练掌握UVM等验证方法学，熟悉SystemVerilog、C++等编程语言，了解形式验证、覆盖率分析等高级验证技术。通过编写测试用例，搭建验证平台，并通过仿真、FPGA原型验证等方式，确保芯片设计的正确性。

后端设计工程师：

负责芯片的布局布线、时序收敛、功耗分析等物理实现工作，确保芯片的物理特性符合设计要求。物理设计工程师需要精通各种EDA工具，能够在复杂的工艺节点下完成高效的物理设计。

EDA软件研发人才：

芯片设计需要使用的EDA软件研发人才，这个方面国内确实很少很少，主流EDA软件都是国外的，包括cadence、synopsys、mentor等国外公司的EDA产品。这方面需要各类数学、物理计算的理论研究型人才，需要很多的软件开发人才，整体来说EDA软件的开发难度极高。

半导体器件模型开发人才：

这类人才主要是芯片制造领域的代工厂会有很多需求，因为各类器件都需要建立准确的模型才能提供PDK用于芯片仿真设计。这类人才对应的大学专业是微电子专业器件方向。

芯片系统和算法类人才：

这类人才主要是从事相关系统架构或者特定算法的研究工作，为了实现特定的功能或者性能需要架构和算法上的创新，特别是传感器类、处理器类芯片产品和AI人工智能时代的芯片产品。这类人才对应的大学专业非常广泛，包括数学、物理电子、计算机、微电子、集成电路、电子工程、通信工程、自动化专业、光电信息等等。

RTL逻辑设计人才 （数字前端工程师）：需要熟悉verilog语言，主要负责芯片逻辑功能的实现。大学里面各电子类相关专业的人才都可以进入该工作岗位。

电路设计人才：

负责芯片的电路设计工作，需要具备深厚的电路设计基础，熟悉各种芯片设计工具，并能够独立完成芯片的设计和验证。

模拟芯片设计工程师：

负责从概念到实现的每一步，确保芯片的性能、功耗和可靠性都无可挑剔。他们需要精通运放、比较器、时钟等基本模块的原理和设计，熟练运用Cadence、Synopsys等EDA软件，具备出色的逻辑分析和问题解决能力。

数字IC设计工程师：

负责数字集成电路的设计，包括芯片架构规划、需求分析、逻辑电路实现、FPGA原型验证等。他们需要精通设计流程，EDA工具+HDL语言，具备性能优化和团队协作能力。

人工智能技术应用人才：

在人工智能时代，需要懂得人工智能技术应用的人才，这需要多学科交叉的综合型人才，例如从产品设计、市场分析等角度思考，深入了解用户需求和行为，设计出能够真正满足用户需求的人工智能产品。

这些工程师在芯片设计过程中各司其职，共同确保芯片设计的成功和最终产品的性能。建议相关专业的学生和从业者根据自身兴趣和专长，选择合适的岗位进行深入研究和发展。