RISC-V AI / HPC & Agentic Software Engineer

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：可成为RISC-V AI系统架构师或首席工程师，主导下一代平台的技术方向
• 技术领导路径：可担任软件部门负责人或技术总监，管理大规模的系统软件团队
• 跨界发展：凭借深厚的软硬件协同背景，可转向芯片架构、AI框架设计或技术战略岗位
• 在RISC-V处理器上集成和优化从底层内核到上层框架的完整AI/HPC软件栈
• 领导并开发面向未来智能体（Agentic）AI应用的原生软件平台，包括运行时、分布式系统和工具链
• 作为软硬件协同设计的关键枢纽，将芯片架构特性转化为上层软件的性能优势
• 需要具备扎实的系统编程能力，精通C/C++，并能进行底层性能剖析与优化
• 需要深入理解RISC-V指令集架构及其微架构影响，并有向量化或ISA扩展经验
• 需要有分布式系统、AI框架或编排平台的大规模软件栈开发和集成经验

申请策略

• 仔细阅读JD中关于‘智能体AI（Agentic AI）’的描述，并思考其对软件栈的具体要求，在面试中展现你的前瞻性思考
• 研究Tenstorrent的芯片产品和技术博客，理解其架构特点和设计哲学，以便在面试中提出有深度的问题
• 重点突出在RISC-V、ARM等特定架构上的底层系统开发、性能优化或驱动/固件开发经验
• 详细描述参与或主导的大型分布式系统、AI框架或运行时系统的架构设计和实现案例
• 量化展示在代码优化、性能提升、资源效率等方面取得的具体成果
• 深入学习RISC-V官方文档和扩展规范，了解其最新生态进展
• 实践或研究主流的AI推理框架（如TensorFlow, PyTorch）的底层运行时和分布式组件
• 尝试参与一些开源的RISC-V或高性能计算项目，积累实际代码经验

面试指南

• 采用“背景-行动-结果-反思”结构讲述项目经验，突出系统思维和量化成果
• 结合具体技术点（如内存一致性模型、向量化、异构计算）分析问题，展现底层功力
• 从“为什么”出发，先阐述问题本质和设计目标，再展开解决方案和技术选型
• 请介绍一个你优化过的、对性能要求极高的系统软件模块，你是如何分析和解决性能瓶颈的？
• 你如何理解RISC-V架构对上层AI软件栈（如模型并行、内存管理）可能带来的独特挑战和机遇？
• 请描述一个你设计或参与的分布式计算/执行框架，其核心组件（调度、通信、容错）是如何工作的？
• 你认为在构建一个RISC-V原生的‘智能体AI’软件栈时，最关键的、有别于传统AI框架的技术挑战是什么？
• 当遇到一个复杂的、跨多个软件层（如从应用到内核）的性能问题时，你的排查思路和工具有哪些？