AI芯片系统软件架构师/工程师-NPU

优缺点分析

角色解读

• 从技术专家角度，可深入芯片架构设计，成为芯片系统架构师
• 横向扩展至AI算法或全栈开发，参与更广泛的产品落地
• 在管理层面上，可带领团队负责芯片软件栈的规划与交付
• 跟踪GPGPU/NPU行业趋势，结合业务需求设计系统软硬件协同方案
• 开发自研AI加速芯片的完整软件栈，包括固件、驱动、运行时和诊断工具
• 进行NPU/CIM方向的软硬件协同验证与性能优化，开发算子用例
• 移植并集成第三方NPU IP的软件栈，确保与SoC架构的高效配合
• 精通Linux下的C/C++编程，具备扎实的系统编程能力
• 深入理解GPGPU/NPU体系架构，熟悉CUDA或ROCm等GPU软件栈
• 拥有Firmware或Linux驱动开发经验，了解内存管理、任务调度和RAS机制
• 熟悉深度学习框架和常见网络模型，具备性能分析和调优能力

申请策略

• 在面试前了解字节自研芯片（如火山引擎）的业务方向，准备相关技术见解
• 关注行业动态，如NVIDIA Hopper架构或AMD CDNA，展示技术视野
• 突出GPGPU/NPU相关项目经验，尤其是驱动开发、Firmware或性能优化案例
• 详细描述你在Linux系统编程、内存管理和并发方面的实践经验
• 展示对CUDA/ROCm软件栈的熟悉程度，以及参与AI框架或模型优化的经历
• 如有跨团队协作或项目管理经验，强调领导力和沟通能力
• 深入学习计算机体系结构，尤其是GPU/NPU的微架构和指令集
• 动手实践Linux内核编程和驱动开发，阅读开源驱动代码

面试指南

• 对于架构类问题，先画出层次图，然后分层阐述功能和交互，最后举例说明实际应用
• 对于优化类问题，遵循“定位瓶颈→提出方案→实施验证→量化收益”的逻辑，结合具体数据
• 对于经验类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和关键决策
• 请详细解释GPGPU/NPU的典型软硬件分层架构及各自职责
• 你在Linux驱动开发中如何管理内存和DMA传输？遇到过哪些问题？
• 如何优化一个深度学习推理算子在NPU上的性能？给出具体方法
• 描述一次你进行软硬件协同调试的经历，如何定位并解决性能瓶颈？
• 你如何看待CUDA和ROCm的异同？在移植中可能遇到哪些挑战？