硬件加速编译器框架研发工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 可向编译器架构师方向发展，主导下一代AI编译器的设计与实现
• 可转向AI芯片系统软件方向，成为软硬件协同优化的专家
• 也可深入深度学习框架底层优化，成为深度学习系统工程师或研究员
• 负责硬件加速编译器的整体框架设计与开发，包括指令调度、存储分配和并行调度等编译优化功能
• 开发模型性能Auto-tuning工具，自动调优深度学习模型在硬件上的执行效率
• 实现Runtime模块，负责模型推理时的运行时调度与资源管理
• 与硬件、算法团队协作，优化编译器以适配GPU、FPGA或AI芯片等加速硬件
• 精通C/C++和Python，具备汇编语言能力，能进行底层性能优化
• 深入理解深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的软件栈和运行机制
• 掌握编译器原理与代码优化技术，熟悉LLVM、MLIR、TVM或XLA等编译中间表示
• 具备计算机体系结构和并行计算知识，有GPU/FPGA/AI芯片开发经验者优先

申请策略

• 在简历和面试中突出解决复杂性能问题的案例，展示系统思维和动手能力
• 了解字节跳动Data部门的业务方向，关注其在AI训练和推理上的技术布局
• 突出编译器相关项目经历，例如参与过LLVM或MLIR的开发、优化过TVM或XLA
• 展示深度学习框架使用经验，如模型移植、性能调优或框架源码修改
• 强调底层性能优化成果，如使用profiling工具定位瓶颈、利用SIMD/多线程等加速
• 提前学习MLIR和TVM的源码结构，尝试编写简单的pass或优化算法
• 复习编译原理核心概念，如中间表示、指令调度、寄存器分配等
• 了解主流AI加速硬件（如GPU、FPGA、NPU）的架构特点和编程模型

面试指南

• 对于编译器设计类问题，采用“背景-整体架构-具体实现-权衡”的结构，先阐述原理再举例
• 对于性能优化类问题，使用“问题定位-分析瓶颈-设计方案-效果验证”的思路，强调数据驱动
• 对于开放性设计问题，先澄清需求边界，然后提出可行方案并讨论优缺点
• 请解释LLVM IR的结构，并设计一个简单的优化pass
• 如何在TVM中为一个新硬件添加后端代码生成？
• 描述一次你如何分析并优化深度学习模型在GPU上的性能
• 谈谈你对MLIR的理解，以及它在编译器生态中的作用
• 如何设计一个自动调优框架来搜索最佳编译参数？