机器学习编译优化工程师-Seed

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：成为AI编译器领域的专家，从编译器工程师发展到系统架构师
• 跨领域拓展：结合算法理解，转型为AI系统全栈工程师，主导重大技术决策
• 管理路线：带领编译器团队，负责技术规划与落地，晋升为技术Leader
• 设计并优化AI模型的计算图，使用ML编译器（如MLIR、XLA、TVM）进行端到端的性能调优
• 针对搜索、推荐、广告等业务场景，压缩模型推理/训练延迟，提升吞吐量
• 与算法团队协作，从系统层面提出架构改进方案，实现算法与硬件的联合优化
• 精通至少一种ML编译器（MLIR/XLA/TVM）的内部实现，能进行二次开发
• 扎实的C/C++编程能力，熟悉数据结构和算法，具备高性能计算思维
• 有CPU/GPU算子开发与性能优化经验，了解体系结构及并行编程模型

申请策略

• 在简历中强调对业务场景（搜索/推荐/广告）的理解，体现技术驱动业务的思维
• 主动了解字节Seed团队的公开技术分享，面试中展现对该团队技术栈的了解
• 突出ML编译器项目经验：具体说明在XLA/MLIR/TVM中做了哪些优化，量化性能提升（如吞吐量提升X%）
• 展示CPU/GPU Kernel优化案例：描述使用CUDA/OpenCL等工具进行算子优化，以及带来的加速效果
• 强调C/C++编程功底：可附上GitHub链接或高性能代码片段
• 体现跨团队合作能力：提及与算法或业务团队协作的成果
• 系统学习MLIR官方教程，动手编写Dialect和Pass，加深对编译器管线的理解
• 阅读TVM或XLA源代码，关注最新技术动态（如torch.compile、Triton）

面试指南

• 对于编译器项目问题，可围绕“问题背景—设计方案—实现细节—效果验证”四步展开，强调量化指标
• 对于Kernel优化问题，可采用“访存优化-计算优化-并行优化”的框架，结合具体硬件特性（如Shared Memory、Warp级指令）
• 对于算法与系统联合优化问题，建议从计算图切分、算子融合、内存复用等角度回答，体现系统思维
• 请简述MLIR的核心概念（Operation, Region, Dialect）以及如何利用它们进行图优化
• 描述一次你使用TVM或XLA优化模型推理的经验，遇到了什么挑战？如何解决的？
• 如何优化一个高性能的GPU Kernel？以矩阵乘法为例，说明你考虑哪些因素
• C++中虚函数机制如何影响性能？在高性能计算中如何避免？
• 你如何理解计算图与调度？在推荐系统场景下，哪些优化策略最有效？