火山引擎机器学习异构硬件开发工程师-Data AML

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为异构计算专家，主导芯片选型和性能优化策略
• 架构升级：转向AI系统架构师，设计端到端的训练/推理平台
• 横向拓展：结合业务（推荐、搜索、广告）理解，推动芯片在不同场景落地
• 评估和选型异构计算芯片（如寒武纪、昇腾），建立测试体系和收益模型，为业务推荐最优硬件方案
• 将AI模型（LLM、DiT等）适配到新芯片上，优化推理延迟和训练吞吐，解决显存和通信瓶颈
• 开发高性能算子（如卷积、矩阵乘法），利用芯片特性最大化算力和带宽利用率
• 使用编译技术（MLIR、Triton）自动化硬件适配，提升编程效率和部署便捷性
• 精通C/C++和Python，能熟练使用PyTorch并理解底层原理
• 有国产芯片（寒武纪、昇腾等）开发经验，熟悉其推理/训练/通信优化
• 深入理解深度学习模型（LLM、DiT等）和并行计算架构（数据并行、模型并行等）
• 具备扎实的计算机基础（算法、数据结构）和良好的文档习惯

申请策略

• 关注字节跳动的技术开放日和峰会，了解Data AML团队的技术方向，可在面试中体现对业务的思考
• 突出国产芯片或GPU（NVIDIA）的底层优化经验，如具体模型加速比、显存节省等量化成果
• 展示PyTorch或TensorFlow的底层修改经历，如自定义算子、内存优化等
• 强调并行编程（CUDA、OpenCL）和编译技术（MLIR、TVM）的项目经验
• 如有开源贡献或技术博客（如优化案例分析），强烈建议附上链接
• 如果缺乏国产芯片经验，可以学习寒武纪CAMPI或昇腾CANN的编程模型，在线文档和模拟器即可入门
• 加深对AI编译器（MLIR、Triton）的理解，尝试复现一些算子自动调优的案例
• 补充大规模分布式训练知识（如DeepSpeed、Megatron），了解通信和计算重叠的优化方法

面试指南

• 对于评估类问题：先建立指标体系（吞吐、延迟、能效），再设计标准化测试负载（典型模型），最后对比收益和成本
• 对于优化类问题：从瓶颈分析出发（计算、显存、通信），结合芯片特性（带宽、算子库），提出分阶段优化方案（如算子替换、内存复用、编译图优化）
• 如何评估一款新芯片是否适合我们的推理/训练场景？请设计评估流程
• 针对LLM推理，如何利用芯片特性实现显存优化？请举例说明
• 请解释PyTorch中autograd的工作原理，以及如何自定义一个支持反向传播的算子
• 什么是算子融合？MLIR如何帮助实现自动化算子融合？
• 你在之前的项目中使用过哪些并行策略（数据并行、模型并行、流水线并行）？各自的优缺点和适用场景？
• 复习GPU架构（例如NVIDIA的Ampere、Hopper）和CUDA编程模型，因为面试常以此作为参照