硬件加速训练框架研发工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 向硬件加速框架架构师发展，主导核心训练系统的设计
• 可转向AI芯片或编译器方向，成为软硬协同专家
• 在字节跳动内部，可晋升为技术Leader或专家序列
• 调研硬件加速器训练框架，跟踪前沿技术方案
• 参与软硬件协同设计，通过仿真优化关键硬件参数
• 负责业务模型训练任务的分析与适配
• 研发训练中的通信算子并持续优化性能
• 深入理解数据并行、模型并行等分布式训练模式
• 有硬件加速器训练研发经验，包括算子开发、编译调度优化
• 具备主动学习、快速解决问题和自我驱动力
• 加分项：熟悉计算机体系结构、编译器、LLVM/MLIR/TVM，以及至少一种深度学习框架

申请策略

• 关注字节跳动Data部门的技术博客，了解团队技术方向
• 面试前准备一个完整的硬件加速训练框架设计案例
• 突出分布式训练项目经验，尤其是涉及硬件加速的成果
• 展示编译优化或算子开发的量化性能提升数据
• 强调对并行计算和体系结构的理解，如写过相关论文或开源贡献
• 建议补充MLIR/TVM/LLVM的实际使用经验
• 熟悉至少一种深度学习框架的底层实现，如PyTorch源码
• 了解GPU/FPGA/AI芯片的开发和评测流程

面试指南

• 先明确问题核心，然后分点阐述原理、方案和权衡
• 结合实际项目经验，用具体数据说明优化效果
• 展示系统思维：从硬件到框架全链路考虑
• 请解释数据并行和模型并行的区别及适用场景
• 如何优化分布式训练中的通信开销？
• 描述一个你参与过的硬件加速器训练项目，遇到了哪些挑战？
• LLVM的中间表示如何帮助编译器优化？
• 在PyTorch中，如何为自定义算子添加GPU支持？