AI芯片系统软件架构师/工程师-平台软件

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕方向：成为AI芯片系统软件领域专家，主导芯片从设计到量产的全流程软件交付
• 架构方向：晋升为系统架构师，负责多个芯片项目的整体软件架构设计
• 横向拓展：向异构计算、边缘计算或AI框架优化等相邻领域发展，拓宽技术广度
• 跟踪GPGPU/NPU行业最新技术动态，结合字节内部业务需求设计系统软硬件协同方案
• 负责自研AI芯片的底层软件栈开发，包括OS适配、设备管理、安全机制和RAS系统
• 与硬件团队协作，确保芯片功能正确性和性能优化，解决系统级问题
• 精通Linux C/C++开发及构建工具（CMake, Makefile, Git），具备扎实的编程功底
• 深入理解GPGPU/NPU架构，熟悉CUDA/ROCm等GPU软件栈及Nvidia/AMD产品
• 掌握ARM/RISC-V体系结构，具备Linux内核/驱动或RTOS开发调试经验

申请策略

• 面试前准备：梳理1-2个芯片底层软件调试的完整案例，重点说明问题定位和解决思路
• 了解字节跳动自研芯片（如O1、Kunlun等）的公开信息，面试中展现对业务的理解
• 突出GPGPU/NPU相关项目经验，详细描述在驱动、内核、设备管理或安全模块中的具体贡献
• 强调Linux内核/驱动开发经验，特别是性能优化、调试工具使用（如perf, ftrace）的案例
• 展示在跨团队协作中的沟通能力和问题解决能力，如推动软硬件联调的成功经历
• 系统学习CUDA/ROCm编程模型，理解GPU计算栈的层次结构
• 深入阅读Linux内核设备驱动相关源码，尤其是PCIe、DMA、中断处理等模块

面试指南

• STAR法则：描述情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
• 技术问题先讲背景和约束，再给出方案比较，最后说明选型理由
• 对于开放性问题，先拆解问题为子模块，逐步深入，体现系统思维
• 请介绍你参与过的一个GPGPU/NPU项目中的系统软件模块，你如何设计和实现？
• 如何诊断Linux内核中与GPU设备相关的死锁或性能瓶颈？请给出具体步骤
• 你如何理解机密计算？在AI芯片场景下如何实现安全启动和内存隔离？
• 描述一次跨团队协作解决系统级问题的经历，你扮演了什么角色？
• 复习Linux内核驱动框架，特别是字符设备、内存管理、中断处理、同步机制