字节跳动
AI芯片系统软件架构师/工程师-NPU
AI芯片系统软件架构师/工程师-NPU
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
西安市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
深度学习
CUDA
ROCm
驱动开发
NPU
GPGPU
Firmware
软硬协同
AI 估算 · 30k–60k
AI芯片行业紧缺，字节跳动平台，西安薪资低于北上但依然较高，高级岗位综合市场竞争力。
职位详情
关于这个职位
加入字节跳动自研AI芯片团队，负责NPU/GPGPU系统软件栈的架构设计与开发，包括固件、驱动、运行时及工具链
你将参与前沿存算一体技术的软硬协同优化，为字节跳动海量AI业务提供强劲算力
最低要求
本科及以上学历，计算机、体系结构等相关专业
熟悉Linux C/C++开发，有扎实的编程基础
有GPGPU/NPU芯片项目研发经验，熟悉Nvidia/AMD或国产厂家 GPU计算产品，熟悉CUDA/ROCm等GPU软件栈
熟悉计算机体系架构，对深度学习有深入的理解，对GPGPU/NPU/CIM存算体系结构至少熟悉一种，理解其微架构、主要指令集等
有GPGPU/NPU Firmware/Linux驱动开发经验，对内存管理、Kernel任务调度、RAS等有实际开发调试经验
熟悉第三方NPU IP的软件栈移植集成，结合SoC架构进行性能分析优化
工作职责
跟踪GPGPU/NPU行业最新动态、产品与技术架构，分析公司内部业务系统需求，结合自研芯片架构，输出系统软硬件协同设计方案
负责自研AI加速芯片系统软件栈的开发交付，包括芯片设备侧Firmware/Host侧驱动/系统管理诊断工具
负责自研AI加速芯片的NPU/CIM存算方向的软硬协同验证，性能分析优化，基于可编程接口进行算子用例开发
负责NPU IP的软件栈移植适配与集成，包括NPU IP的Firmware/驱动/Runtime/SDK
优先资格
加分项：
有AI相关研发经验，熟悉CUDA编程，熟悉AI框架，对一种或者多种网络模型结构有深入理解
擅长跨团队沟通交流协作，有项目或团队管理经验
AI 洞察
优缺点分析
- 身处AI芯片这一高增长赛道，技术壁垒高，积累经验后职业前景广阔
- 字节跳动作为头部互联网公司，技术氛围浓厚，能接触大规模业务场景
- 岗位涉及从固件到应用的全栈，技能覆盖面广，个人成长快
- 芯片行业技术复杂，要求同时具备硬件知识和软件工程能力，学习曲线陡峭
- 芯片开发周期长，版本迭代慢，工作可能面临较大压力
- 西安相比一线城市，芯片人才生态相对薄弱，可能需要更多自我驱动
- 适合热爱底层技术、对AI芯片有浓厚兴趣，且能承受高强度研发挑战的工程师
角色解读
- 从系统软件工程师向架构师或技术Leader发展，主导芯片软件整体设计
- 深入AI芯片前沿领域，掌握存算一体等新技术，成为稀缺专家
- 在字节跳动内部跨团队协作，未来可转至AI平台或数据中心相关管理岗
- 设计并实现自研AI芯片的系统软件栈，包括固件、驱动和运行时，确保芯片高效运行
- 跟踪GPGPU/NPU行业趋势，结合内部业务需求，制定软硬件协同优化方案
- 负责NPU IP的软件移植与集成，进行性能分析和算子开发，提升芯片计算效率
- 精通Linux C/C++开发，具备扎实的编程基础
- 熟悉GPGPU/NPU体系结构，有实际芯片项目经验，掌握CUDA/ROCm等主流软件栈
- 具有固件或驱动开发经验，理解内存管理、任务调度、RAS等底层机制
申请策略
- 了解字节跳动的AI业务布局（如抖音、火山引擎），在面试中体现对业务价值的理解
- 准备1-2个自己主导或深入参与的芯片软件优化案例，展示问题分析能力
- 突出GPGPU/NPU相关的项目经验，尤其是软硬件协同设计或驱动开发部分
- 展示C/C++编程能力，可附上GitHub或个人技术博客
- 强调对深度学习框架或CUDA编程的熟悉程度，若有性能优化案例更佳
- 复习计算机体系结构和操作系统核心概念，尤其是内存管理和任务调度
- 深入学习NPU或GPGPU的微架构，阅读相关白皮书或论文
- 动手实践Linux驱动开发，尝试编写简单的字符设备驱动或移植开源驱动
面试指南
- 对于项目类问题，用STAR法则描述：背景、任务、行动、结果，突出技术难点和个人贡献
- 对于技术概念题，先给出定义，再结合实际经验举例，最后延伸优化方向
- 对于架构类问题，从整体到局部，分层描述，最后强调自己的见解
- 请描述你参与过的GPGPU/NPU项目，你在其中承担哪些角色？
- 解释CUDA编程模型中的grid、block、thread概念，以及如何优化显存访问？
- Linux内核模块中，如何实现中断处理与tasklet？请举例说明
- 当NPU执行一个深度学习算子时，主机侧和芯片侧是如何协同工作的？
- 你如何看待存算一体架构与传统架构的差异？
匹配度报告
72
综合匹配度
字节跳动AI芯片岗位，前沿技术栈，薪资竞争力强，但工作强度未知，需接受现场办公。
适合人群
最适合追求技术前沿和职业成长，对工作生活平衡要求不高的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
字节跳动为上市大厂，薪资在西安具有较强竞争力，但JD未明确福利，因此评分中等偏上。
薪资信号未披露 (30K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位涉及前沿AI芯片技术，个人技能成长快，但JD未提及晋升路径，扣分有限。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPGPU、NPU、CIM、CUDA、ROCm、Firmware、Linux驱动、深度学习
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
西安现场办公，JD未说明WLB，芯片行业通常有加班，因此评分较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI芯片属于高速增长赛道，对社会影响较为中性，JD无使命导向描述。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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