AI芯片系统软件架构师/工程师-BSP

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕芯片系统软件，成为GPGPU/NPU领域的权威，主导关键技术决策
• 架构师路线：向芯片系统架构师发展，参与下一代AI芯片的整体软硬件协同设计
• 管理路线：积累经验后带领团队，负责芯片软件团队的管理和项目推进
• 负责自研AI芯片的底层软件栈开发，包括BootROM、Bootloader、Linux/RTOS驱动等，确保芯片正常启动和运行
• 设计并实现设备管理、故障诊断（DFX）、可靠性（RAS）及温控等系统模块，提升芯片的稳定性和可维护性
• 与芯片架构师、硬件团队和算法团队紧密协作，分析业务需求并输出软硬件协同设计方案
• 跟踪GPGPU/NPU行业动态，参与芯片架构演进和系统级优化，解决底层系统疑难问题
• 精通Linux C/C++编程，具备扎实的底层开发能力和问题调试经验
• 深入理解ARM/RISC-V体系架构，熟悉SoC启动流程、ATF、U-Boot等底层软件
• 熟悉GPGPU/NPU芯片体系，有CUDA/ROCm等GPU软件栈开发经验
• 具备Linux内核和RTOS设备驱动开发经验，熟悉DFX/RAS等系统可靠性技术

申请策略

• 申请时展现对自研AI芯片的热情，可以在求职信中表达对底层软件栈的理解和见解
• 提前了解字节跳动的芯片战略和业务方向，面试中展示出与业务结合的思考
• 突出GPGPU/NPU或相关芯片项目的实际经验，具体说明你在Boot、驱动、DFX等方面的贡献
• 强调Linux内核和RTOS驱动的开发成果，附上关键技术和问题解决案例
• 展示对ARM/RISC-V架构的理解，以及CUDA/ROCm等软件栈的使用深度
• 如果参与过AI框架或模型优化，务必提及，这是加分项
• 深入学习CUDA编程和AI框架（如PyTorch、TensorFlow），了解模型结构和算子实现
• 熟悉主流GPU/NPU的软件栈架构，对比不同厂商的设计差异，提升系统视野

面试指南

• 技术问题回答：先阐明基本原理，再结合项目实例说明具体实现，最后总结遇到的挑战和解决方案
• 开放式问题：从软硬件协同和系统整体考虑，分层次回答，体现系统思维
• 请描述一次您解决Linux内核或驱动中严重Bug的经历，用了什么工具和方法？
• 解释ARM Cortex-A系列处理器的启动流程，ATF和U-Boot各负责什么？
• 如何在GPGPU上实现一个高效的矩阵乘法？请从软硬件协同角度分析
• 什么是DFX？在芯片系统软件中如何设计故障检测和恢复机制？
• 比较CUDA和ROCm的软件栈差异，以及您对国产GPU生态的看法
• 复习Linux内核驱动开发、ARM/RISC-V体系结构、GPU编程模型等核心知识