硬件加速模型编译优化工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 可向AI芯片编译器架构师方向发展，主导编译器设计与优化
• 可转为AI系统性能优化专家，深入底层系统调优
• 有机会参与自研芯片的完整软硬件栈设计，成为全栈芯片工程师
• 负责大模型在自研芯片上的适配评估与软硬件协同优化，确保模型高效运行
• 优化AI模型编译框架，提升硬件利用率和整体性能，增强编译框架通用性
• 构建并调优分布式推理系统，提高在线部署吞吐量和性价比
• 探索并落地模型量化、稀疏化、蒸馏等推理部署技术
• 深入理解AI芯片体系结构和并行计算原理
• 精通C/C++和Python，熟悉深度学习框架如PyTorch、TensorFlow
• 具备编译优化经验，了解MLIR、TVM等技术
• 有分布式系统和模型部署实践经验

申请策略

• 关注字节跳动Data部门的技术博客，了解其自研芯片和推理框架动态
• 在面试中展示对性能优化的热情和具体项目成果，最好有数据对比
• 突出芯片或GPU相关性能优化项目，尤其是算子优化、图编译优化经验
• 强调深度学习框架的底层使用经验，如自定义算子、模型量化等
• 展示C/C++和Python的编程能力，如有开源贡献更佳
• 提及对LLM或多模态模型的理解，例如参与过相关部署项目
• 补充MLIR/TVM等编译框架知识，动手实践一个小型算子优化案例
• 熟悉vLLM/SGLang等推理框架，了解其架构和调优方法

面试指南

• 对于性能优化问题，采用「问题分析-瓶颈定位-优化方案-效果验证」的结构，先分析计算和访存模式，再选择合适优化手段（如算子融合、内存布局调整）
• 对于编译技术问题，先阐述基本原理，再结合具体框架（如MLIR）说明实际应用场景，最后提一下未来趋势
• 对于部署经验问题，从模型压缩、推理框架选择、服务化架构等角度展开，强调端到端考虑
• 请描述你如何优化一个深度学习算子使其在特定硬件上达到更高性能？
• 解释MLIR的Dialect机制以及如何在AI编译中使用
• 如何对大模型进行量化？量化对精度和性能的影响如何权衡？
• 讲一下分布式推理中常见的瓶颈和优化策略
• 你对自研芯片的软硬件协同设计有什么理解或经验？