AI芯片系统软件架构师/工程师-NPU

优缺点分析

角色解读

• 从芯片软件工程师发展到系统架构师，主导芯片软件栈的整体设计
• 横向拓展到AI算法优化或芯片硬件设计，成为软硬全栈专家
• 在字节内部可转向AI平台、数据中心等方向，技术影响力大
• 跟踪GPGPU/NPU行业趋势，分析内部业务需求，设计软硬件协同方案
• 开发自研AI芯片的系统软件栈：Firmware、驱动、诊断工具等
• 进行NPU/CIM存算方向的软硬协同验证和性能优化，开发算子用例
• 移植和集成第三方NPU IP的软件栈，确保在SoC上高效运行
• 精通Linux C/C++编程，有扎实的系统编程基础
• 深入理解GPGPU/NPU体系结构、微架构和指令集
• 具备Firmware/Linux驱动开发经验，熟悉内存管理、任务调度、RAS
• 了解深度学习框架和模型，熟悉CUDA/ROCm等GPU软件栈

申请策略

• 了解字节跳动自研芯片（如RISC-V、AI芯片）的公开信息，面试中展现兴趣
• 准备一个完整的芯片软件栈项目案例，从设计到实现再到优化，用STAR法则表达
• 突出GPGPU/NPU项目经验，详细描述你在Firmware/驱动/软件栈方面的具体贡献
• 强调对CUDA/ROCm等计算栈的熟悉程度，以及深度学习背景
• 如果有硬核性能优化案例（如内存管理、任务调度等），重点展示
• 展示跨团队协作或项目管理经验（加分项），体现沟通能力
• 补充学习NPU/CIM架构的微架构细节，阅读相关论文或白皮书
• 熟悉AI框架（TensorFlow/PyTorch）的算子实现和性能调优

面试指南

• 对于架构对比类问题：先定义概念，再列出关键差异（如计算单元、内存层次、指令集），最后结合实际应用场景说明
• 对于项目经验类问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出你的技术决策和量化成果
• 对于优化类问题：从分析瓶颈、提出方案、实施验证、效果评估的步骤展开，体现系统思维
• 请解释GPGPU和NPU在架构上的主要区别，以及各自的适用场景？
• 详细描述你之前参与的Firmware或驱动开发项目，遇到过哪些挑战？
• 如何优化一个深度学习算子在NPU上的性能？请给出具体方法
• 什么是RAS（可靠性、可用性、可服务性）？在芯片软件中如何实现？
• 如果需要在新的SoC上移植一个NPU IP，你会如何规划软件栈适配工作？