软硬件架构探索工程师-AI工具链

优缺点分析

角色解读

• 在AI芯片领域成为软硬件协同设计专家，主导架构定义
• 向技术架构师或团队技术负责人方向发展，带领团队探索前沿技术
• 积累大模型与硬件结合经验，可横向拓展至AI系统全栈优化
• 分析LLM和AIGC模型结构，指导AI芯片硬件参数与微架构设计
• 设计分布式训练与部署方案，提供硬件硅前验证案例和软件方案
• 开发分布式业务模型与Roofline硬件仿真建模系统
• 跟踪行业最新技术，为多卡互联技术提供前瞻性建议
• 深入理解深度学习框架（如PyTorch）和软件栈
• 熟悉GPGPU、ASIC NPU等硬件架构及存储层次
• 掌握C++/Python编程，具备较强的编码能力
• 了解多层级卡间互联拓扑及分布式训练部署

申请策略

• 在简历中具体说明在软硬件协同项目中承担的角色与产出
• 面试前深入了解字节跳动AI芯片（如火山引擎）的技术栈和方向
• 突出深度学习框架（如PyTorch）的深入使用经验，特别是分布式训练相关
• 展示硬件架构相关项目（如GPU编程、FPGA开发、AI芯片评测）
• 强调C++/Python编程能力，可附上开源贡献或高性能代码示例
• 提及LLM/AIGC模型的优化经验，如推理加速、分布式部署
• 补充学习LLVM、MLIR等编译器知识，了解硬件抽象层
• 熟悉多卡互联通信协议（如NVLink、PCIe、NOC）

面试指南

• 从问题定义、技术方案、实现细节、效果评估四个维度结构化回答
• 结合具体案例，量化结果（如吞吐量提升、延迟降低）
• 展现对软硬件trade-off的理解，强调协同优化思路
• 请介绍一个你参与过的分布式训练优化项目，遇到了哪些挑战？
• 如何设计硬件架构以适配LLM的Attention机制？
• 解释Roofline模型如何用于指导硬件设计？
• 多卡互联拓扑有哪些？如何选择？
• 如何在GPGPU上实现高效的内存访问？