硬件加速编译器框架研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为编译器与AI加速领域的专家，主导核心技术和架构决策
• 横向扩展：从编译器转向AI芯片设计、高性能计算或系统软件架构
• 管理路线：带领编译团队，管理项目进度和人员成长，晋升为技术经理或架构师
• 开发和维护深度学习编译器的整体框架，包括前端、中间表示和后端代码生成
• 设计并实现指令调度、存储分配和并行优化算法，提升模型在AI芯片上的运行效率
• 构建自动化调优工具，通过搜索和机器学习方法自动寻找最优的编译参数和策略
• 负责Runtime模块，实现模型加载、内存管理和执行流水线等功能
• 精通C/C++和Python，熟悉汇编语言，能进行底层性能优化
• 深入理解深度学习框架和编译器栈，如TensorFlow、PyTorch、TVM、XLA等
• 掌握计算机体系结构和并行计算，了解GPU/FPGA/AI芯片的工作原理
• 具备MLIR、LLVM等编译器基础设施的开发经验，熟悉编译优化技术

申请策略

• 字节跳动注重实操能力，准备一段编译器优化的代码样例或技术分享
• 了解字节跳动在AI芯片和编译器上的布局（如ByteMLPerf等），体现对业务的兴趣
• 突出编译器相关项目经验，如参与过LLVM或TVM开发，展示具体贡献
• 强调性能优化成果，例如通过编译优化使模型推理速度提升X%
• 展示深度学习框架的使用深度，如自定义算子或模型量化部署经验
• 提及硬件加速相关经历，如GPU编程（CUDA）或FPGA开发
• 深入学习MLIR和TVM/XLA架构，动手构建简单的编译器Pass
• 补充计算机体系结构和并行计算知识，阅读经典教材或参加在线课程

面试指南

• 按STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰讲述项目经历和解决方案
• 从原理到实践：先解释概念，再举自己或已知的案例，最后总结优化效果
• 体现思考过程：不仅说做了什么，还要说明为什么这么做，以及权衡利弊
• 请解释TVM中的Relay IR和计算图优化的过程
• 如何设计一个高效的指令调度器？请举一个具体的例子
• 在LLVM中，如何添加一个新的Pass并实现循环展开优化？
• 描述一次你通过编译优化显著提升深度学习模型性能的经历
• 了解MLIR吗？它的Dialect机制是如何工作的？