硬件加速编译器框架研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从编译器框架开发走向AI芯片全栈优化专家
• 可晋升为技术Leader或架构师，负责更大规模的编译系统设计
• 横向拓展至AI基础设施、高性能计算等前沿领域
• 设计并开发深度学习编译器的整体框架，优化指令调度、存储分配等核心模块
• 实现模型性能的自动调优工具，提升AI芯片上的推理效率
• 开发Runtime模块，确保编译后的模型在硬件上高效运行
• 扎实的C/C++和Python编程能力，熟悉汇编语言
• 深入理解深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）和编译技术（LLVM、MLIR）
• 熟悉计算机体系结构和并行计算，有GPU/FPGA开发经验者优先

申请策略

• 关注字节跳动在AI芯片和编译器的布局，在面试中展现技术热情
• 准备一个完整的编译器优化案例，说明思路和效果
• 突出编译器项目经验（如LLVM、MLIR、TVM相关开发）
• 强调深度学习框架的底层优化经历，如算子融合、内存优化等
• 展示并行计算或GPU编程方面的成果，如CUDA Kernel优化
• 系统学习LLVM框架，了解其Pass结构和代码生成流程
• 实践深度学习模型部署，熟悉ONNX或TensorRT等工具链

面试指南

• 从问题本质出发，先阐述基础知识，再结合项目经验说明具体方案
• 使用结构化表达：背景-挑战-方案-效果，突出量化指标
• 对比不同技术选型的优劣，展示系统思考能力
• 请解释LLVM的Pass机制，并举例如何编写一个优化Pass
• 如何优化深度学习模型在GPU上的推理性能？请给出具体方法
• 谈谈你对MLIR的理解，以及它相比传统编译器的优势
• 在TVM中，如何实现一个算子调度？请结合Auto-tuning说明
• 复习编译原理核心概念，特别是中间表示和优化技术