硬件加速软硬件联合设计验证工程师-AI芯片

优缺点分析

角色解读

• 可向资深芯片验证专家或芯片架构师方向发展，深入硬件设计与优化
• 也可转向AI算法或系统软件方向，利用硬件理解优化上层应用
• 在字节跳动这样的大平台，有机会参与从芯片到业务的全链路项目，成长为技术领导者
• 负责AI芯片的业务场景分析和性能分析，理解业务需求对芯片设计的约束
• 使用C语言编写算子Kernel，验证硬件模块的功能和性能，确保芯片满足业务场景需求
• 与硬件设计团队协作，定位并解决软硬件协同的问题
• 精通C/C++编程语言，具备扎实的计算机体系结构和数据结构算法基础
• 了解GPU/NPU体系结构及异构编程模型，有算子库开发经验者优先
• 了解大模型训练和推理部署流程，熟悉AI基础知识
• 具备良好的团队沟通和协作能力，能够快速学习新技术

申请策略

• 准备一个能体现软硬件联合设计或性能调优的项目案例，在面试中详细阐述
• 关注字节跳动在AI芯片领域的技术博客或开源项目，了解其技术方向
• 突出C/C++编程能力和项目经验，尤其是涉及底层、性能优化的部分
• 强调计算机体系结构、数据结构、算法等的扎实基础，可列举相关课程或项目
• 如有NPU/GPU编程、算子开发、芯片验证等经验，务必重点展示
• 体现团队协作和快速学习能力，例如参与过复杂系统的联合调试
• 深入掌握C/C++，特别是内存管理、指针、多线程等底层特性
• 学习GPU/NPU编程模型（如CUDA、OpenCL）和计算机体系结构（如缓存、流水线）

面试指南

• 对于技术问题：先简述基本原理，再结合实际经验举例，最后总结优化思路
• 对于项目经历：按情境-任务-行动-结果（STAR）结构组织，突出个人贡献和难点解决
• 对于开放问题：保持逻辑清晰，分点回答，展示系统思考能力
• 请解释一下计算机体系结构中的存储层次，如何影响程序性能？
• 你如何用C语言实现一个高效的矩阵乘法算子？
• 描述一次你调试复杂Bug的经历，涉及硬件还是软件？
• 了解哪些常见的AI加速器？NPU和GPU在架构上有什么异同？
• 如果硬件设计有缺陷，作为验证工程师你怎么定位并报告？