AI芯片架构工程师-Data（北京）

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从架构工程师晋升为资深架构师，主导下一代芯片设计
• 管理路线：可转向团队管理，带领硬件设计小组
• 跨领域：积累经验后可转向AI系统优化或芯片验证等方向
• 探索和设计AI训练与推理芯片的整体架构，决定芯片性能上限
• 进行软硬件协同设计，优化AI模型在芯片上的运行效率
• 分析不同业务场景下的AI模型训练流程，识别关键任务和典型算子，指导架构优化
• 建立芯片架构的SystemC模型，进行性能仿真和验证
• 深入理解计算体系结构，特别是AI硬件加速器或GPU架构
• 具备AI模型优化经验，能分析模型的计算和访存行为
• 熟悉分布式训练流程及反向传播原理
• 精通C/C++和Python，具备SystemC建模能力为加分项

申请策略

• 研究字节跳动Data部门的公开技术分享，了解其芯片方向
• 准备一个能体现你软硬件协同设计能力的项目案例
• 突出AI硬件加速器或GPU架构相关项目经验，详述个人贡献和成果
• 强调AI模型优化经历，如量化、剪枝、算子调优等
• 展示分布式训练和C/C++/Python编程能力，如有SystemC经验务必列出
• 复习计算机体系结构和并行计算知识
• 动手实践AI模型训练与部署，熟悉TensorFlow/PyTorch框架
• 了解SystemC建模和芯片设计流程

面试指南

• 结构化回答：先定义问题背景，然后分析关键点，最后给出解决方案或实例
• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献
• 对比分析：比较不同架构或方法，展示你的技术判断力
• 请解释AI硬件加速器与GPU架构的主要区别
• 描述一个你优化过的AI模型，如何分析其计算访存瓶颈？
• 分布式训练中反向传播如何实现？梯度同步有哪些方式？
• 你对SystemC的理解，如何使用它进行架构建模？
• 如何评估一个芯片架构的性能？哪些指标最关键？