AI Compute Systems Engineer, up to Staff

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI芯片架构方向，成为AI加速器/SoC架构专家
• 向系统级技术领导者发展，主导下一代AI计算平台的架构定义
• 横向拓展至3D集成、封装技术等硬件前沿领域，成为跨领域技术专家
• 分析AI工作负载（如LLM、CV模型）对系统性能指标的影响，建立量化模型
• 使用Python等工具构建仿真框架，评估3D堆叠、芯粒等先进封装方案对AI计算效率的提升
• 与芯片架构、工艺研发团队协作，将AI需求转化为具体的SoC集成方案和技术路线图
• 扎实的AI计算基础，理解主流AI模型的推理/训练过程中的计算、带宽、延迟特性
• 系统架构视野，熟悉CPU/GPU/NPU等处理器协同工作原理及片上互联
• 建模与编程能力，能熟练使用Python进行数据分析和系统级性能建模

申请策略

• 研究高通在AI领域的公开架构（如Hexagon NPU、Adreno GPU），在面试中展示了解
• 关注高通与中国台湾地区的研发合作，表达对当地半导体生态的认同
• 突出AI相关项目经验，尤其是涉及系统性能建模或硬件加速的部分
• 强调编程和建模能力，用具体项目展示Python、性能分析工具的使用
• 如有异构计算（CUDA、OpenCL）、芯片架构设计经验，务必重点描述
• 展示在跨团队协作和探索性项目中的成果
• 学习AI模型结构（Transformer、CNN等）及其计算特征，理解FLOPs、带宽等指标
• 熟悉SoC架构基础，了解ARM、RISC-V、GPU、NPU等IP的协同工作原理

面试指南

• 对于瓶颈分析：采用自上而下的方法，先识别计算和内存访问模式，再结合硬件参数（FLOPS、带宽、延迟）建模，最后用实际profiling数据验证
• 对于架构趋势：从计算需求（如大模型）、工艺红利减弱、存算一体等角度切入，结合具体情况给出见解
• 如何分析一个AI模型在特定SoC上的性能瓶颈？
• 请解释3D集成相对于传统2D封装的优势和挑战
• 如何建模一个异构计算系统（CPU+GPU+NPU）处理AI流水线的性能？
• 描述一个你之前用Python进行系统建模的项目
• 你认为未来AI计算架构的关键趋势是什么？
• 复习AI模型的计算和内存特征（如Transformer的KV缓存、卷积的访存模式）