系统分析工程师-AI业务

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI基础设施领域，成为系统性能优化专家
• 向AI芯片架构或数据中心架构方向发展
• 可在字节内部转岗至AI算法、工程或产品方向
• 分析大规模AI集群的性能瓶颈，支持GPU选型和AI基础设施架构设计
• 构建AI Benchmark和性能仿真模型，抽象AI模型以评估集群性能
• 研发性能分析工具和平台，进行全链路性能分析与优化
• 端到端支持AI服务器产品的设计、评估与上线优化
• 深入理解计算机体系结构，熟悉Linux内核和容器化技术
• 精通GPU架构、编程框架及高速互联技术
• 熟悉LLM和推荐系统模型，了解PD分离、KV Cache等优化技术
• 具备AI推理/训练加速经验，熟悉常见引擎和编译优化

申请策略

• 关注字节跳动在AI基础设施方面的技术博客，展示对该方向的热情
• 准备1-2个自己解决过的复杂性能问题的案例，详细阐述思路和结果
• 突出GPU编程和性能优化经验，如CUDA、集合通信等
• 强调参与过的大规模AI集群或服务器性能调优项目
• 展示对LLM或推荐系统模型结构的理解，以及相关加速经验
• 补充或加深C/C++编程和Linux内核知识
• 学习主流AI训练推理框架（如TensorRT、vLLM）和性能分析工具（如NVIDIA Nsight）

面试指南

• STAR法则：背景-任务-行动-结果，清晰展示问题解决过程
• 技术原理+实践：先解释核心概念，再结合自身经验说明应用场景
• 分层思考：从硬件、软件、算法多层面分析性能瓶颈
• 请介绍你曾经优化过的一个AI模型或系统的性能，具体做了什么？
• 解释GPU集合通信的原理，以及如何优化AllReduce？
• 如何看待LLM推理中的PD分离和KV Cache，它们解决了什么问题？
• 如何设计一个AI集群的性能Benchmark？需要考虑哪些因素？
• 复习计算机体系结构、GPU架构（NVIDIA、AMD）和AI加速技术