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

• 纵向深入芯片系统软件架构，成为芯片软件领域专家或架构师
• 横向扩展至AI框架优化、编译器等方向，或转向全栈芯片设计
• 在字节内部可参与多个芯片项目，积累从设计到量产的全流程经验
• 跟踪AI芯片（GPGPU/NPU）行业动态和技术趋势，分析内部业务需求，设计系统软硬件协同方案
• 开发自研芯片的系统软件栈，包括设备管理、OS适配、安全机制和RAS相关工具
• 参与底层系统调试与优化，确保芯片性能与稳定性，支撑上层AI应用
• 精通Linux C/C++编程，熟悉构建工具和版本控制，具备扎实的系统编程基础
• 深入理解GPGPU/NPU架构，熟悉CUDA/ROCm等计算栈及GPU产品
• 掌握ARM/RISC-V体系、Linux内核/驱动或RTOS，具备系统调试和分析能力
• 了解异构计算和AI芯片技术趋势，快速学习新技术

申请策略

• 关注字节跳动在AI芯片领域的公开技术分享，面试时展示对自研芯片方向的热情
• 提前准备一个系统软件设计的完整案例，体现架构思维和问题解决能力
• 突出GPGPU/NPU相关项目经验，尤其是系统软件栈开发或适配经历
• 详细展示Linux内核/驱动、CUDA/ROCm、ARM/RISC-V等底层技术的掌握程度
• 列举在性能优化、故障调试、安全机制等方面的具体成果
• 补充学习业界主流AI芯片（如NVIDIA、AMD）的软件栈文档，加深理解
• 实践Linux内核模块开发或RTOS调优，增强系统软件实战能力
• 了解机密计算、RAS等可靠性技术，准备相关案例

面试指南

• 结构清晰：先概述整体架构，再聚焦具体层，最后关联实际项目经验
• 问题导向：针对调试或优化问题，采用“问题现象→分析定位→解决方案→结果验证”的流程
• 综合能力：结合技术细节和团队协作，体现沟通与推进能力
• 请描述GPGPU/NPU的系统软件栈组成及其工作原理
• 如何调试Linux内核驱动中的性能瓶颈？请举例说明
• 自研芯片中安全启动和机密计算如何实现？
• 在跨团队协作中遇到技术分歧时，你是如何推动解决的？
• 复习Linux内核/驱动编程，熟悉常见调试工具（如perf, ftrace, gdb）