硬件加速算子编译器工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 深入编译器底层技术，成为编译器领域的顶尖专家
• 向AI芯片架构设计或高性能计算方向拓展，参与芯片设计决策
• 在字节跳动内部晋升为技术专家或团队负责人，领导编译器团队
• 负责字节跳动硬件加速平台多款芯片的传统编译器开发和优化，提升芯片性能和能效
• 支持clang前端混合编译语法，实现统一编程模型
• 开发异构编译技术，针对AI领域和异构硬件进行功能开发与性能优化
• 研究新架构（如RISC-V）并参与讨论，推动技术迭代
• 扎实的编译原理和编译优化技术，包括控制流、数据流分析等
• 精通LLVM编译器架构，能够编写优化pass
• 熟悉x86_64、ARM64、RISC-V体系结构和微架构，理解指令调度和流水线
• 精通C/C++，了解C++底层实现原理（如vtable、内存布局）

申请策略

• 准备一个编译器优化案例，用STAR法则展示问题分析和解决能力
• 了解字节跳动的Data平台和硬件加速方向，在面试中展示对业务的兴趣
• 突出编译器相关项目经验，如LLVM或GCC的贡献
• 展示C/C++编程能力和底层理解，如内存管理和多线程
• 强调高性能计算或AI编译优化经历，如GPU或TPU上的优化
• 如有开源社区参与，可重点列出
• 深入学习LLVM源码，尝试提交patch或编写自定义pass
• 熟悉至少一种AI框架（如TensorFlow或PyTorch）的编译流程

面试指南

• 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合实际经验举例说明
• 对于项目经验，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
• 对于优化问题，先分析瓶颈，再提出方案，最后评估效果（量化指标）
• 解释LLVM的pass结构，如何编写一个优化pass？
• 描述C++虚函数的实现机制，包括vtable布局和RTTI
• 如何针对特定微架构（如ARM Cortex-A）进行指令调度优化？
• 解释异构计算中数据拷贝和同步的优化策略
• 你参与过哪些开源编译器项目？具体贡献是什么？