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

• 技术路线：从芯片软件工程师成长为系统架构师，主导下一代芯片软件设计
• 管理路线：表现优秀可带领小团队，负责模块的技术方向
• 行业前景：AI芯片是未来十年核心赛道，技术积累可跨界到其他芯片公司或大厂
• 跟踪GPGPU/NPU行业趋势，分析内部业务需求，设计芯片软硬件协同方案
• 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功能
• 与硬件、算法团队协作，确保芯片软件栈的稳定性和性能
• 参与系统级问题调试，优化内核和驱动性能
• 精通Linux C/C++编程，熟悉CMake、Git等工具
• 深入理解GPGPU/NPU架构，熟悉CUDA/ROCm或类似软件栈
• 掌握ARM/RISC-V体系结构，有Linux内核或RTOS开发经验
• 具备系统调试和问题解决能力，了解异构计算和AI芯片趋势

申请策略

• 深入了解字节跳动的芯片战略和产品方向，在面试中展现兴趣
• 准备一个完整的芯片软件栈设计或优化案例，展示系统性思维
• 突出GPGPU/NPU相关项目经验，尤其是系统软件栈开发经历
• 详细描述Linux内核、驱动或RTOS的调试和优化案例
• 展示CUDA/ROCm使用经验，并附上性能优化数据
• 体现跨团队协作和解决复杂问题的能力
• 熟悉ARM/RISC-V体系结构和Debug/Trace机制
• 补充AI芯片常见概念（如Tensor Core、存算一体）

面试指南

• 结构化回答：先明确问题，再拆解步骤，最后总结
• STAR法则：描述情景、任务、行动、结果
• 技术深度：不仅要讲怎么做，还要解释为什么这么做，有哪些权衡
• 请描述你在GPGPU/NPU项目中遇到的系统级问题及其解决过程
• 如何设计一个设备管理与监控模块？考虑哪些因素？
• 谈谈你对CUDA/ROCm软件栈的理解，它们与自研芯片软件栈的异同？
• 在Linux内核中，如何实现一个自定义字符设备驱动？
• 如何保证芯片软件栈的安全启动和机密计算？