硬件加速推理引擎运行时开发工程师-AI工具链

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI芯片底层软件栈，成为Runtime/系统软件专家
• 向AI工具链架构师或技术Leader方向发展，主导推理引擎整体设计
• 设计并实现推理引擎的运行时组件，如图优化、算子调度和内存管理，确保模型高效运行
• 负责AI芯片Runtime/UMD软件栈的开发与维护，打通深度学习框架与底层硬件
• 精通C++，熟悉计算机体系结构、数据结构和算法
• 了解GPU编程模型（CUDA/ROCm）及异构Runtime开发经验

申请策略

• 关注字节跳动AI Infra团队的技术博客，了解其技术栈和方向
• 准备一个自研Runtime或推理优化相关的项目案例，展示系统设计能力
• 突出C++项目经验，特别是高性能计算或系统软件相关
• 强调GPU编程（CUDA/ROCm）或异构Runtime开发经历
• 展示对计算机体系结构的理解，如内存管理、缓存优化等
• 补充学习AI推理框架（如TensorRT、TVM）的运行时设计
• 熟悉GPU体系结构（如SM、warp调度）及常见AI芯片架构

面试指南

• 结构化回答：先明确问题核心，再分点阐述设计思路或原理，最后结合项目经验
• 技术深度：不仅要讲实现，还要分析权衡（如性能 vs 内存）
• 请设计一个简单的推理引擎运行时内存管理方案
• CUDA里Stream和Event是如何工作的？如何实现算子调度？
• 描述一次你优化C++程序性能的经历
• 解释图优化中常量折叠和算子融合的原理
• 复习计算机体系结构（缓存、SIMD、流水线）和C++高级特性
• 准备一个GPU/Runtime相关项目的深度讲解，包括难点和优化点