机器学习编译优化工程师-Seed

优缺点分析

角色解读

• 成为AI系统优化专家，主导编译器核心模块的设计与实现
• 向AI编译器架构师发展，负责全局计算图优化策略的规划
• 深入算法与硬件协同设计领域，参与软硬件联合创新项目
• 设计AI编译器的计算图优化方案，提升模型训练和推理的效率
• 针对GPU/CPU进行算子Kernel开发和性能调优
• 与算法团队紧密合作，对搜索/推荐/广告等业务场景进行联合优化
• 精通ML编译器框架（XLA/MLIR/TVM），具有相关开发经验
• 深入掌握CPU/GPU编程和性能优化，特别是CUDA Kernel开发
• 扎实的C/C++编程能力，熟悉数据结构和算法
• 良好的问题分析和独立解决能力，能抽象和拆解复杂业务逻辑

申请策略

• 了解字节跳动AI基础设施和业务场景（搜索、推荐、广告），在面试中展现对业务需求的理解
• 准备一个完整的编译器优化项目案例，从问题识别到方案落地和效果评估
• 突出ML编译器（XLA/MLIR/TVM）相关的项目经验，展示具体贡献
• 量化性能优化成果，如加速比、延迟降低百分比等
• 强调C/C++和GPU编程能力，附上开源项目或Kernel代码链接
• 展示独立解决复杂问题的案例，特别是与算法团队协作的经历
• 深入学习MLIR或TVM的源码结构，理解其编译流程
• 练习CUDA Kernel优化，如矩阵乘法、卷积等算子的手工调优

面试指南

• 回答时可以分要点，先说明背景和问题，再阐述你的解决方案和实现细节，最后展示性能对比和量化结果
• 对于开放性问题，采用“问题分析-方案设计-实施验证”的结构，体现系统性思维
• 遇到不确定的问题，可以坦诚表示需要更深入思考，但给出你的推理方向
• 请解释XLA的计算图优化流程，并举例说明算子融合的原理
• 如何优化一个GPU Kernel的性能？请描述你的调优步骤
• 描述你在ML编译器项目中的具体贡献，遇到了什么挑战？
• 如何处理计算图中的动态形状问题？
• 你对TensorFlow或PyTorch的底层执行机制了解多少？比如Eager Execution和Graph模式的区别