性能优化工程师（AI计算方向）-基础库与工具链

优缺点分析

角色解读

• 向AI系统架构师方向发展，主导大规模AI基础设施设计
• 深耕编译器和底层优化领域，成为高性能计算专家
• 横向拓展至AI芯片设计或软硬协同优化岗位
• 深入分析AI推理和训练场景的性能瓶颈，识别软硬件热点问题
• 利用CPU/GPU架构特点和编译优化技术，联合业务团队进行极致性能调优
• 设计并导入异构计算方案，进行性能评估与迭代优化
• 扎实的计算机体系结构、操作系统和编译原理知识
• 熟悉至少一种AI训练/推理框架（PyTorch或TensorFlow）
• 具备LLM/NLP/推荐/视觉等场景的优化经验
• 了解模型或算子编译优化工具（如XLA、Triton）

申请策略

• 了解字节跳动在AI基础设施方面的业务方向，在面试中体现技术匹配度
• 准备一个完整的性能优化案例，从问题发现到方案落地的过程
• 突出在AI模型训练或推理部署中的性能优化项目经验
• 展示对底层系统（如CPU/GPU架构、编译优化）的理解和实践
• 提及使用过PyTorch/TensorFlow及性能分析工具（如ncu、perf）的经历
• 深入学习编译优化技术，如XLA、Triton或TVM
• 掌握GPU编程（CUDA）和性能分析工具
• 补充AI框架源码阅读和调优经验

面试指南

• 对于优化类问题，采用'问题分析-方案设计-实施验证'框架
• 对于原理类问题，先解释概念再结合实例说明
• 请描述一次你使用性能分析工具定位并解决AI模型推理瓶颈的经历
• 解释Transformer模型中self-attention的计算瓶颈，并给出优化思路
• 对比CPU和GPU在AI推理中的优劣势，并说明如何根据场景选择
• 什么是算子融合？请举例说明其原理和效果
• 你对Triton或XLA有哪些了解？如何在实际项目中使用？
• 复习计算机体系结构、编译原理的核心概念，如缓存、流水线、循环优化